人脸识别matlab程序(2)

% 测试过程

for i=1:40

for j=6:10 %读入40 x 5 副测试图像

a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg'));

b=a(1:10304);

b=double(b);

tcoor= b * base; %计算坐标，是1×p 阶矩阵

for k=1:200

mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:));

end;

%三阶近邻

[dist,index2]=sort(mdist);

class1=floor( (index2(1)-1)/5 )+1;

class2=floor((index2(2)-1)/5)+1;

class3=floor((index2(3)-1)/5)+1;

if class1~=class2 && class2~=class3

class=class1;

elseif class1==class2

class=class1;

elseif class2==class3

class=class2;

end;

if class==i

accu=accu+1;

end;

end;

end;

accuracy=accu/200 %输出识别率

特征人脸

% eigface.m

function [] = eigface()

% calc xmean,sigma and its eigen decomposition

allsamples=[];%所有训练图像

for i=1:40

for j=1:5

a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg'));

% imshow(a);

b=a(1:112*92); % b 是行矢量 1×N，其中N＝10304，提取顺序是先列后行，即从上 到下，从左到右

b=double(b);

allsamples=[allsamples; b]; % allsamples 是一个M * N 矩阵，allsamples 中每一行数 据代表一张图片，其中M＝200

end

end

samplemean=mean(allsamples); % 平均图片，1 × N

for i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; % xmean 是一个M × N 矩阵，xmean 每一行保存的数据是“每个图片数据-平均图片”

end;

% 获取特征值及特征向量

sigma=xmean*xmean'; % M * M 阶矩阵

[v d]=eig(sigma);

d1=diag(d);

% 按特征值大小以降序排列

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