?function?DataLabel_random（databasegroup）
%?生成訓(xùn)練序列標(biāo)簽trainIdx測試序列標(biāo)簽testIdx冒充者訓(xùn)練集標(biāo)簽Imposter_train冒充者測試集標(biāo)簽Imposter_test.??
%?要求：訓(xùn)練集和測試集中人臉的個數(shù)相同。冒充者的訓(xùn)練集和測試集中的人臉個數(shù)也相同
%?????Input:
%??????????database?????-----選擇數(shù)據(jù)庫用于實驗，參數(shù)選擇為‘ORL‘‘Yale‘‘YaleB‘‘PIE‘?or?‘AR‘;
%??????????group????????-----生成的標(biāo)簽組數(shù)，默認(rèn)為50組
%?????Example:
%??????????label（‘ORL‘5）;?
%?2013/9/3?星期?2?ym

if?（~exist（‘group‘‘var‘））
????group?=?50;
end

switch?lower（database）
????case?‘orl‘
????????%?ORL?：隨機(jī)選擇20類隨機(jī)選擇選擇5個人臉訓(xùn)練，5個測試，庫中每類剩余0張人臉
????????%???????再剩余的類的人臉圖像中隨機(jī)選擇100個作為冒充者的訓(xùn)練集
????????%???????再從剩余的圖像中選擇100個作為冒充者的測試集
????????Nump?=?40;?Nots?=?10;?filename=‘ORL\‘;
????????Train_number?=?5;?%?ORL選擇5個訓(xùn)練
????????if?（Train_number?>=?Nots）
????????????error（‘訓(xùn)練樣本個數(shù)應(yīng)小于每類樣本總個數(shù)！‘）;
????????end
????????
?????????%?什么意思?？?
????????a=‘mkdir?‘;
????????s=[a?database?‘\‘?num2str（Train_number）?‘Train‘];
????????system（s）;
????????
????????%?隨機(jī)選擇ClassNo?=?20個類
????????ClassNo?=?16;?
????????Q?=?rand（1Nump）;
????????[~?P]?=?sort（Q）;
????????Gallery_Class??=?P（1:ClassNo）;
????????Imposter_Class?=?P（ClassNo+1:end）;
????????
????????%?隨機(jī)選擇人臉構(gòu)造訓(xùn)練集和測試集，冒充者的訓(xùn)練集和測試集
????????for?k=1:group?%?group個（.mat）文件
????????????%?Label1：庫中訓(xùn)練集臨時索引;?Label2:?庫中測試集臨時索引
????????????%?Label3：冒充者的訓(xùn)練集臨時索引；Label4：冒充者的測試集臨時索引
????????????Label1=[];Label2=[];Label3=[];Label4=[];
????????????%?庫中的訓(xùn)練和測試
????????????for?i=1:length（Gallery_Class）
????????????????r=rand（1Nots）;
????????????????[~p]=sort（r）;
????????????????%?Gallery_Class中隨機(jī)抽取
????????????????Label1?=?[Label1?p（1:Train_number）+（Gallery_Class（i）-1）?*?Nots];?%?對應(yīng)的每個元素都加
????????????????Label2?=?[Label2?p（Train_number+1:Nots）+（Gallery_Class（i）-1）?*?Nots];
????????????end?
????????????
????????????%?冒充的訓(xùn)練和測試在剩余的類中隨機(jī)的選擇100圖片作為冒充者的訓(xùn)練集100個作為冒充者的測試集
????????????Imposter_Data?=[];
????????????for?i=1:length（Imposter_Class）
????????????????Simple_class?=?（Imposter_Class（i）?-?1）*Nots+1?:?Imposter_Class（i）*Nots;?%?一類人臉的索引
????????????????Imposter_Data?=?[Imposter_Data?Simple_class];
????????????end
????????????Im_r=rand（1200）;
????????????[~Im_p]=sort（Im_r）;
????????????Label3?=?Imposter_Data（Im_p（1:100））;
????????????Label4?=?Imposter_Data（Im_p（101:200））;
????????????%?最終的標(biāo)簽
????????????trainIdx?=?Label1‘;
????????????testIdx?=?Label2‘;
????????????Imposter_train?=?Label3‘;
????????????Imposter_test?=?Label4‘;
????????????save（strcat（filenamenum2str（Train_number）‘Train\‘num2str（k）‘.mat‘）‘trainIdx‘‘testIdx‘‘Imposter_train‘‘Imposter_test‘）;
????????????%?ORL\5Train\1.mat?里面包含trainIdxtestIdx
????????end????
????????
????case?‘yale‘
????????%?Yale：隨機(jī)選擇7類隨機(jī)選擇選擇5個人臉訓(xùn)練，5個測試庫中每類剩余一張人臉
????????%???????再剩余的類的人臉圖像中隨機(jī)選擇40個作為冒充者的訓(xùn)練集
????????%???????再從剩余的圖像中選擇40個作為冒充者的測試集
????????Nump=15;Nots=11;filename=‘Yale\‘;
????????Train_number?=?5;?%?Yale選擇5個訓(xùn)練
????????if?（Train_number?>=?Nots）
????????????error（‘訓(xùn)練樣本個數(shù)應(yīng)小于每類樣本總個數(shù)！‘）;
????????end
????????
?????????%?什么意思?？?
????????a=‘mkdir?‘;
????????s

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1874??2016-07-12?21:00??Database\AR\10Class\1.mat

?????文件???????1863??2016-07-12?21:00??Database\AR\10Class\10.mat

?????文件???????1859??2016-07-12?21:00??Database\AR\10Class\2.mat

?????文件???????1878??2016-07-12?21:00??Database\AR\10Class\3.mat

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?????文件???????1860??2016-07-12?21:00??Database\AR\10Class\5.mat

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?????文件???????1866??2016-07-12?21:00??Database\AR\10Class\7.mat

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?????文件???????1868??2016-07-12?21:00??Database\AR\10Class_original\25.mat

?????文件???????1859??2016-07-12?21:00??Database\AR\10Class_original\26.mat

?????文件???????1856??2016-07-12?21:00??Database\AR\10Class_original\27.mat

............此處省略1272個文件信息