資源簡介
PCA+BP神經網絡的人臉識別程序已進行仿真,可實現
代碼片段和文件信息
%?FaceRec.m
%?PCA?人臉識別修訂版,識別率88%
%?calc?xmeansigma?and?its?eigen?decomposition
allsamples=[];%所有訓練圖像
for?i=1:40
????for?j=1:5
????????a=imread(strcat(‘D:\ORL\s‘num2str(i)‘\‘num2str(j)‘.bmp‘));
????????%?imshow(a);
????????b=a(1:112*92);?%?b?是行矢量?1×N,其中N=10304,提取順序是先列后行,即從上到下,從左到右
????????b=double(b);
????????allsamples=[allsamples;?b];?%?allsamples?是一個M?*?N?矩陣,allsamples?中每一行數據代表一張圖片,其中M=200
????????end
end
samplemean=mean(allsamples);?%?平均圖片,1?×?N
for?i=1:200?
????xmean(i:)=allsamples(i:)-samplemean;?%?xmean?是一個M?×?N?矩陣,xmean每一行保存的數據是“每個圖片數據-平均圖片”
end;
%?獲取特征值及特征向量
sigma=xmean*xmean‘;?%?M?*?M?階矩陣
[v?d]=eig(sigma);
d1=diag(d);
%?按特征值大小以降序排列
dsort?=?flipud(d1);
vsort?=?fliplr(v);
%以下選擇90%的能量
dsum?=?sum(dsort);
dsum_extract?=?0;
p?=?10;
%?while(?dsum_ex
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????2682??2012-03-20?11:38??FaceRec1.m
評論
共有 條評論