人脸识别识别正确率仿真源码程序 - matlab算法设计

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标题：人脸识别识别正确率仿真源码程序
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所属分类: 算法设计资源类型：文件大小: 6.24 KB 上传时间: 2016-01-28 20:23:32 下载次数: 8 资源积分：1分提供者: xiaopeng2 人脸识别识别正确率仿真源码程序

内容：
人脸识别识别正确率仿真源码程序，程序员在编程的过程中可以参考学习使用，希望对IT程序员有用，此源码程序简单易懂、方便阅读，有很好的学习价值！

%faces.mat为ORL人脸图像库，共40人，每人10幅图像，其中每人的前5幅作为训练样本，

%后5幅作为测试分类样本，统计正确分类率。分类准则为余弦距离分类。

%真实的图像尺寸为112x92=10304，列向量堆积对应人脸库矩阵的每一列。

%%人脸数从10：10：400，分别求出其识别概率。。。做出图形趋势图。。

clear all

clc

load faces.mat;

a1=faces;%%样本库

pattennumbers=40;

accu=zeros(1,pattennumbers);

for ii=1:pattennumbers

%for i=1:20

%f=reshape(a(:,i),112,92);

%subplot(5,4,i);

%imshow(f);

%imagesc(f);

%end

%patten提取用pca method

%其中每人的前5幅作为训练样本,训练样本总数为200,后5幅作为测试分类样本,

%测试样本总数也为200

%clear all

i=0;

j=0;

trainsamples=[];

testsamples=[];

index1=[1 2 3 4 5];

index2=[6 7 8 9 10];

numbpatten=ii*10;

while(j<numbpatten)

index1=[j+1 j+2 j+3 j+4 j+5];

index2=[j+6 j+7 j+8 j+9 j+10];

trainsamples=[trainsamples,a1(:,index1)] ;

testsamples=[testsamples,a1(:,index2)];

j=j+10;

end

%% 通过训练样本求出人脸的特征子空间U

%training

num=numbpatten/2;%训练样品数

trainsamples=trainsamples';

testsamples=testsamples';

trainsamplesmean=mean(trainsamples);%samplesmean维数为1*10304,为训练样本的均值行向量

testsamplesmean=mean(testsamples);

trainallsamples=trainsamples-repmat(trainsamplesmean,num,1);%200*10304

testallsamples=testsamples-repmat(testsamplesmean,num,1);

trainallsamples=trainallsamples';%10304*200 为A矩阵

testallsamples=testallsamples';

a=trainallsamples;

Gt=a'*a;

[V D]=eig(Gt);

[PD index2]=sort(-diag(D));

PV=V(:,index2);

dim=num;%%可以根据特征谱信息来选取

%dim=num;

PV=PV(:,1:dim);%200*50 PY为特征脸空间

U=trainallsamples*PV;%为特征脸空间 10304*100

%% (GA)遗传算法进行人脸特征的筛选(U)

%遗传算法作用于特征脸空间空间后变为Ｕ１

%% 获得训练样本的特征

Y1=zeros(dim,num);%为训练样本的特征100*200

for i=1:num

Y1(:,i)=U'*trainallsamples(:,i);

end

%% 获得测试样本特征

Y2=zeros(dim,num);%为训练样本的特征100*200

for i=1:num

Y2(:,i)=U'*testallsamples(:,i);

end

% trainsamples is 训练样本，testsamples is 测试样本

%Y1=Getpatten(trainsamples,numbpatten);%为训练样本的特征空间 100*200

%Y2=Getpatten(testsamples,numbpatten);%为测试样本的特征空间 100*200

%% 采用余弦距离分类器进行分类

num=numbpatten/2;

%num测试人脸数

mdist=zeros(1,num);

for i=1:num

for j=1:num

mdist(j)=(Y1(:,j)'*Y2(:,i))/(norm(Y1(:,j))*norm(Y2(:,i)));%余弦距离分类器

%mdist(j)=norm( Y1(:,j)- Y2(:,i) );

end

[dist ,index200]=sort(mdist);

class=ceil(index200(num)/5);

%index200(num)

%class=ceil(index200(1)/5);

i1=ceil(i/5);

%ii

if class==i1;

accu(1,ii)=(accu(1,ii)+1);

% accu

end

%ii

% accu(1,ii)

accu(1,ii)= accu(1,ii)/num;

end

plot(accu)

%%2010 ，by 哈工程alin

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关键词：正确率 人脸 源码

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