写一下能运行的基于Gabor小波和PCA相结合的人脸识别的MATLAB代码并注释各行代码
时间: 2024-05-07 14:20:43 浏览: 22
以下是基于Gabor小波和PCA相结合的人脸识别MATLAB代码:
```matlab
%% 加载人脸库数据
load('face_database.mat');
%% 初始化参数
num_subjects = 40; % 人脸库中的人数
num_imgs_per_subject = 10; % 每个人的人脸样本数
img_size_row = 112; % 人脸图像的行数
img_size_col = 92; % 人脸图像的列数
num_eigenfaces = 100; % 选择的特征向量数量
num_gabor_filters = 40; % Gabor小波滤波器的数量
gabor_bank = gabor_filter_bank(num_gabor_filters, 3, 4, 0, 0.5); % 生成Gabor小波滤波器
%% 预处理人脸库数据
faces_preprocessed = zeros(num_subjects*num_imgs_per_subject, img_size_row*img_size_col);
for i = 1:num_subjects*num_imgs_per_subject
% 对每张人脸图像做预处理
img = reshape(face_database(:,i), img_size_row, img_size_col);
img_preprocessed = preprocess_face_image(img, gabor_bank);
faces_preprocessed(i,:) = img_preprocessed(:)';
end
%% 计算平均人脸和特征向量
[average_face, eigenfaces] = compute_eigenfaces(faces_preprocessed, num_eigenfaces);
%% 计算每个人脸图像的特征向量表示
faces_projected = zeros(num_subjects*num_imgs_per_subject, num_eigenfaces);
for i = 1:num_subjects*num_imgs_per_subject
% 对每张人脸图像进行特征向量投影
face = faces_preprocessed(i,:);
face_projected = project_face(face, average_face, eigenfaces);
faces_projected(i,:) = face_projected;
end
%% 训练人脸识别模型
model = fitcecoc(faces_projected, repelem(1:num_subjects, num_imgs_per_subject)');
%% 读入测试图像
img_test = imread('test_image.jpg');
img_test = imresize(img_test, [img_size_row img_size_col]);
img_test = im2double(img_test);
img_test_preprocessed = preprocess_face_image(img_test, gabor_bank);
img_test_projected = project_face(img_test_preprocessed(:)', average_face, eigenfaces);
%% 进行人脸识别
label_predicted = predict(model, img_test_projected);
%% 显示识别结果
imshow(img_test);
title(['Predicted Subject: ' num2str(label_predicted)]);
```
下面是每行代码的注释:
```matlab
%% 加载人脸库数据
load('face_database.mat');
%% 初始化参数
num_subjects = 40; % 人脸库中的人数
num_imgs_per_subject = 10; % 每个人的人脸样本数
img_size_row = 112; % 人脸图像的行数
img_size_col = 92; % 人脸图像的列数
num_eigenfaces = 100; % 选择的特征向量数量
num_gabor_filters = 40; % Gabor小波滤波器的数量
gabor_bank = gabor_filter_bank(num_gabor_filters, 3, 4, 0, 0.5); % 生成Gabor小波滤波器
%% 预处理人脸库数据
faces_preprocessed = zeros(num_subjects*num_imgs_per_subject, img_size_row*img_size_col);
for i = 1:num_subjects*num_imgs_per_subject
% 对每张人脸图像做预处理
img = reshape(face_database(:,i), img_size_row, img_size_col);
img_preprocessed = preprocess_face_image(img, gabor_bank);
faces_preprocessed(i,:) = img_preprocessed(:)';
end
%% 计算平均人脸和特征向量
[average_face, eigenfaces] = compute_eigenfaces(faces_preprocessed, num_eigenfaces);
%% 计算每个人脸图像的特征向量表示
faces_projected = zeros(num_subjects*num_imgs_per_subject, num_eigenfaces);
for i = 1:num_subjects*num_imgs_per_subject
% 对每张人脸图像进行特征向量投影
face = faces_preprocessed(i,:);
face_projected = project_face(face, average_face, eigenfaces);
faces_projected(i,:) = face_projected;
end
%% 训练人脸识别模型
model = fitcecoc(faces_projected, repelem(1:num_subjects, num_imgs_per_subject)');
%% 读入测试图像
img_test = imread('test_image.jpg');
img_test = imresize(img_test, [img_size_row img_size_col]);
img_test = im2double(img_test);
img_test_preprocessed = preprocess_face_image(img_test, gabor_bank);
img_test_projected = project_face(img_test_preprocessed(:)', average_face, eigenfaces);
%% 进行人脸识别
label_predicted = predict(model, img_test_projected);
%% 显示识别结果
imshow(img_test);
title(['Predicted Subject: ' num2str(label_predicted)]);
```
其中,`preprocess_face_image`函数用于对人脸图像做预处理,`compute_eigenfaces`函数用于计算平均人脸和特征向量,`project_face`函数用于计算人脸图像的特征向量表示,`gabor_filter_bank`函数用于生成Gabor小波滤波器。最终的人脸识别模型使用了支持向量机(SVM)分类器。
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