%?eigface.m
function?[]?=?eigface（）
%?calc?xmeansigma?and?its?eigen?decomposition
allsamples=[];%所有訓(xùn)練圖像
for?i=1:40
for?j=1:5
a=imread（strcat（‘.\ORL人臉數(shù)據(jù)庫\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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)是“每個圖片數(shù)據(jù)-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?=?0;
while（?dsum_extract/dsum?p?=?p?+?1;
dsum_extract?=?sum（dsort（1:p））;
end
p?=?199;
%?（訓(xùn)練階段）計算特征臉形成的坐標(biāo)系
%while?（i<=p?&&?dsort（i）>0）
%?base（:i）?=?dsort（i）^（-1/2）?*?xmean‘?*?vsort（:i）;?%?base?是N×p?階矩陣，除以dsort（i）^（1/2）是對人臉圖像的標(biāo)準(zhǔn)化，詳見《基于PCA?的人臉識別算法研究》p31
%?i?=?i?+?1;?%?xmean‘?*?vsort（:i）是小矩陣的特征向量向大矩陣特征向量轉(zhuǎn)換的過程
%end
base?=?xmean‘?*?vsort（:1:p）?*?diag（dsort（1:p）.^（-1/2））;
%?生成特征臉
figure?
for?（k=1:p）
temp?=?reshape（base（:k）?11292）;
subplot（1pk）
imshow（temp）
newpath?=?[‘.\test\‘?int2str（k）?‘.bmp‘];
imwrite（mat2gray（temp）?newpath）;
end
avg?=?reshape（samplemean?11292）;
imwrite（mat2gray（avg）?‘.\test\average.bmp‘）;
%?將模型保存
save（‘.\model.mat‘?‘base‘?‘samplemean‘）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????1638??2014-04-14?23:07??eigface.m
?????文件????????2784??2014-04-14?22:52??FaceRec.m
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?????目錄???????????0??2014-04-11?12:42??ORL人臉數(shù)據(jù)庫\s1\
?????目錄???????????0??2014-04-11?12:42??ORL人臉數(shù)據(jù)庫\s10\
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?????目錄???????????0??2014-04-11?12:42??ORL人臉數(shù)據(jù)庫\s11\
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............此處省略1004個文件信息