%用KPCA進(jìn)行人臉識(shí)別的Matlab代碼?

clear?
clc?
allsamples=[];%所有訓(xùn)練圖像?
NumberOfClass=40;
NumberOfTest=5;
NumberOfTrain=5;
for?i=1:NumberOfClass?
????for?j=6:10
??????a=imread（strcat（‘Data\s‘num2str（i）‘\‘num2str（j）‘.pgm‘））;?%讀圖像
??????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(gè)200?*?10304?矩陣，allsamples?中每一行數(shù)據(jù)代表一張圖片。
??end?
end?
?
cov_size=size（allsamples1）;?
train_num=cov_size;?
patterns=allsamples;?
for?i=1:cov_size?
??for?j=i:cov_size?
????K（ij）?=（patterns（i:）*patterns（j:）‘+1）^1;?%多項(xiàng)式核函數(shù)（s（xxi）+C）^d
????K（ji）?=?K（ij）;?
??end?
end?
unit?=?ones（cov_size?cov_size）/cov_size;?
%?矩陣中心化，減去行平均和列平均加上多減去的部分
K_n?=?K?-?unit*K?-?K*unit?+?unit*K*unit;?%（E-unit）*K*（E-unit）‘
?
[evecsevals]?=?eig（K_n）;?%計(jì)算特征值evals和特征向量evecs
evals?=?real（diag（evals））;?%得到特征值的實(shí)部
[l1l2]=sort（-1*evals‘）;?
evals=l1*（-1）;?
evecs=evecs（:l2）;?%將按照特征值排序后特征向量進(jìn)行重新的排列特征向量
for?i=1:cov_size?
??evecs（:i）?=?evecs（:i）/（sqrt（evals（i）））;?
end?
?
?
%90%的貢獻(xiàn)率?
dsum?=?sum（evals）;?
????dsum_extract?=?0;?
????p?=?0;?
????while（?dsum_extract/dsum?????????p?=?p?+?1;?
????????dsum_extract?=?sum（evals（1:p））;?
????end?
?
?
max_ev=p;?
?
?
unit_train?=?ones（train_numcov_size）/cov_size;?
?%講訓(xùn)練樣本用計(jì)算得到的PCA主分量進(jìn)行表示
for?i=1:train_num?
??for?j=1:cov_size?
????K_train（ij）?=（patterns（i:）*patterns（j:）‘+1）^1;?
??end?
end?
%?K_train_n?=?K_train;
K_train_n?=?K_train?-?unit_train*K?-?K_train*unit?+?unit_train*K*unit;?
features?=?zeros（train_num?max_ev）;?
features?=?K_train_n?*?evecs（:1:max_ev）;?
?
?
allcoor?=?features;?%得到主分量表示的訓(xùn)練樣本的特征表示
?
?
?
accu=0;?
%?測(cè)試過(guò)程?
for?i=1:NumberOfClass?
????for?j=1:5?%讀入40?x?5?副測(cè)試圖像?
????????a=imread（strcat（‘Data\s‘num2str（i）‘\‘num2str（j）‘.pgm‘））;?
????????b=a（1:10304）;?
????????b=double（b）;?
????????unit_test?=?ones（1cov_size）/cov_size;?
????????K_test?=?zeros（1cov_size）;??
??for?j=1:cov_size?
????K_test（j）?=?（b*patterns（j:）‘+1）^1;?
??end?
%??K_test_n?=?K_test;
K_test_n?=?K_test?-?unit_test*K?-?K_test*unit?+?unit_test*K*unit;?
test_features?=?zeros（1?max_ev）;??
test_features?=?K_test_n?*?evecs（:1:max_ev）;?
?????????
?????????
????????tcoor=test_features;?%計(jì)算坐標(biāo)，是1×p階矩陣?
????????for?k=1:NumberOfClass*NumberOfTest?
????????????????mdist（k）=norm（tcoor-allcoor（k:））;?%計(jì)算測(cè)試樣本描述與訓(xùn)練樣本描述之間的距離，即范數(shù)
????????????end;?
?[distindex2]=sort（mdist）;?%對(duì)測(cè)試樣本與訓(xùn)練樣本的每一個(gè)特征間的距離進(jìn)行排序
????????class=ceil（?index2（1）/NumberOfTrain?）;?%因?yàn)橛?xùn)練樣本每一組為5個(gè)
????????if?class==i????????????????%查看屬于哪一類，并確定分類正確的個(gè)數(shù)，為最終的分類精確度計(jì)算
????????????i
????????????accu=accu+1;?
????????end;?
????end;
end;?
accuracy=accu/（NumberOfClass*NumberOfTest）?%輸出識(shí)別率
p

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件??????10318??1994-04-18?14:17??KPCA程序\Data\s1\1.pgm

?????文件??????10318??1994-04-18?14:07??KPCA程序\Data\s1\10.pgm

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?????文件??????10318??1994-04-18?14:17??KPCA程序\Data\s1\3.pgm

?????文件??????10318??1994-04-18?14:17??KPCA程序\Data\s1\4.pgm

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?????文件??????10318??1994-04-18?14:07??KPCA程序\Data\s1\6.pgm

?????文件??????10318??1994-04-18?14:07??KPCA程序\Data\s1\7.pgm

?????文件??????10318??1994-04-18?14:07??KPCA程序\Data\s1\8.pgm

?????文件??????10318??1994-04-18?14:07??KPCA程序\Data\s1\9.pgm

?????文件??????10318??1994-04-18?14:18??KPCA程序\Data\s10\1.pgm

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?????文件??????10318??1994-04-18?14:18??KPCA程序\Data\s11\2.pgm

?????文件??????10318??1994-04-18?14:18??KPCA程序\Data\s11\3.pgm

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?????文件??????10318??1994-04-18?14:18??KPCA程序\Data\s11\5.pgm

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?????文件??????10318??1994-04-18?14:07??KPCA程序\Data\s11\7.pgm

?????文件??????10318??1994-04-18?14:07??KPCA程序\Data\s11\8.pgm

?????文件??????10318??1994-04-18?14:07??KPCA程序\Data\s11\9.pgm

............此處省略417個(gè)文件信息