%讀入人臉圖片，并將其轉換成為灰度矩陣然后將灰度矩陣進行切割，再用SVD分解，并提取圖片特征
%返回參數
%feature為指向裝載后的數據文件的變量
%num的值為特征值向量的第幾維
%函數聲明
function?[feature]?=?allFeature（num）

%用戶輸入特征維數數目
panDuan?=?1;
while?panDuan?
????featureNumber?=?input（‘請輸入特征維數（僅限于8?16，24?32，48，64，80）：‘）;
????%如果輸入的是8.16.24.32.48.64.80則繼續執行代碼
????if（featureNumber?==?8||featureNumber?==?16?||?featureNumber?==?24||?featureNumber?==?32?||?featureNumber?==?48?||?featureNumber?==?64?||?featureNumber?==?80?）
????????panDuan?=?0;
????????disp（‘開始裝載圖像文件請等待.......‘）
????%如果輸入的是其它數字提示輸入有誤請用戶重新輸入
????else
????????fprintf（‘你輸入的不是這5個數中的任何一個請重新輸入!\n\n‘）
????end
end
%得出圖片的路徑，并自動讀入每張圖片
dir?=?[‘\1.bmp?‘
????‘\2.bmp?‘
????‘\3.bmp?‘
????‘\4.bmp?‘
????‘\5.bmp?‘
????‘\6.bmp?‘
????‘\7.bmp?‘
????‘\8.bmp?‘
????‘\9.bmp?‘
????‘\10.bmp‘];
for?x=1:40
????%將數字轉換成字符，便于把兩個字符連接，組成圖片的完整路徑
????a?=?int2str（x）;
????b?=?[‘s‘];
????d?=?[b?a];
????for?i=1:10
????????%得到每張圖片的文件名
????????e?=?[d?dir（i1:7）];
????????%?將圖片轉化成為灰度矩陣
????????M?=?double（imread（e））;
????????%如果用戶輸入的是8則執行下段代碼把數據處理得到8維的特征向量
????????if?（featureNumber?==?8）
????????????for?j=1:4
????????????????for?k=1:2
????????????????????%將圖片的灰度矩陣劃分成8塊小矩陣
????????????????????temp=M（（j-1）*28+1:j*28（k-1）*46+1:k*46）;
????????????????????%對每個小矩陣進行SVD變換
????????????????????[utemp1v]=svd（temp）;
????????????????????%提取一個的SVD系數作為特征值
????????????????????temp2=temp1（4num）;
????????????????????%disp（temp2）;
????????????????????%得到所有圖片的特征矩陣
????????????????????feature（（x-1）*10+i（j-1）*2+k）=temp2;
????????????????end
????????????end
????????end
????????%如果用戶輸入的是16則執行下段代碼把數據處理得到16維的特征向量
????????if?（featureNumber?==?16）
????????????for?j=1:4
????????????????for?k=1:4
????????????????????%將圖片的灰度矩陣劃分成16塊小矩陣
????????????????????temp=M（（j-1）*28+1:j*28（k-1）*23+1:k*23）;
????????????????????%對每個小矩陣進行SVD變換
????????????????????[utemp1v]=svd（temp）;
????????????????????%提取一個的SVD系數作為特征值
????????????????????temp2=temp1（numnum）;
????????????????????%得到所有圖片的特征矩陣
????????????????????feature（（x-1）*10+i（j-1）*4+k）=temp2;
????????????????end
????????????end
????????end
????????%如果用戶輸入的是24則執行下段代碼把數據處理得到16維的特征向量
????????if?（featureNumber?==?24）
????????????for?j=1:6
????????????????for?k=1:4
????????????????????%將圖片的灰度矩陣劃分成24塊小矩陣
????????????????????temp=M（（j-1）*18+1:j*18（k-1）*23+1:k*23）;
????????????????????%對每個小矩陣進行SVD變換
?????????????????????[utemp1v]=svd（temp）;
????????????????????%提取一個的SVD系數作為特征值
????????????????????temp2=temp1（numnum）;
????????????????????%得到所有圖片的特征矩陣
????????????????????feature（（x-1）*10+i（j-1）*4+k）=temp2;
????????????????end
????????????end
????????end

????????%如果用戶輸入的是32則執行下段代碼把數據處理得到32維的特征向量
????????if?（featureNumber?==?32）
????????????for?j=1:8
????????????????for?k=1:4
????????????????????%將圖片的灰度矩陣劃分成32塊小矩陣
????????????????????temp=M（（j-1）*14+1:j*14（k-1）*23+1:k*23）;
????????????????????%對每個小矩陣進行SVD變換
????????????????????[utemp1v]=svd（temp）;
????????????????????%提取最大

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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?????文件?????????732??2007-04-08?19:57??BP神經網絡的人臉識別matlab代碼\method_svd_奇異值分解\content.m
?????文件????????1385??2006-06-03?03:08??BP神經網絡的人臉識別matlab代碼\method_svd_奇異值分解\createBP.m
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