k-l变换matlab代码,基于K-L变换的人脸识别的MATLAB实现

以下是基于K-L变换的人脸识别的MATLAB代码实现：

1. 读入人脸图片数据集，假设每张图片的大小为M*N（M和N均相同）。

% 读入数据集
path = 'dataset/'; % 数据集路径
files = dir([path '*.jpg']); % 读取所有jpg格式的文件
img_num = length(files); % 图片数量
img_size = [M, N]; % 图片大小

% 初始化矩阵
img_mat = zeros(M*N, img_num);

% 读入所有图片并将其转为列向量
for i = 1:img_num
    img = imread([path files(i).name]); % 读入图片
    img = rgb2gray(img); % 转为灰度图
    img = imresize(img, img_size); % 调整大小
    img_mat(:, i) = reshape(img, [], 1); % 转为列向量
end

2. 对每个像素点进行归一化处理，计算出所有图片的均值矩阵。

% 对每个像素点进行归一化处理
img_mat = double(img_mat);
for i = 1:size(img_mat, 1)
    img_mat(i, :) = img_mat(i, :) - mean(img_mat(i, :));
end

% 计算均值矩阵
mean_img = mean(img_mat, 2);

3. 计算出协方差矩阵，并且对其进行特征值分解和特征向量计算，求出前k个特征向量。

% 计算协方差矩阵
cov_mat = img_mat * img_mat';
cov_mat = cov_mat / (img_num - 1);

% 特征值分解和特征向量计算
[eig_vecs, eig_vals] = eig(cov_mat);

% 按照特征值大小降序排列
eig_vals = diag(eig_vals);
[~, idx] = sort(eig_vals, 'descend');
eig_vals = eig_vals(idx);
eig_vecs = eig_vecs(:, idx);

% 取前k个特征向量
k = 20;
eig_vecs = eig_vecs(:, 1:k);

4. 对每张图片进行K-L变换，并将其投影到特征向量上。

% 对每张图片进行K-L变换，并将其投影到特征向量上
img_features = eig_vecs' * img_mat;

5. 读入待识别的人脸图片，对其进行K-L变换，并将其投影到特征向量上。

% 读入待识别的人脸图片
test_img = imread('test.jpg');
test_img = rgb2gray(test_img);
test_img = imresize(test_img, img_size);

% 对待识别的人脸图片进行K-L变换，并将其投影到特征向量上
test_img_vec = reshape(test_img, [], 1);
test_img_vec = double(test_img_vec) - mean_img;
test_img_features = eig_vecs' * test_img_vec;

6. 计算待识别人脸图片与数据集中每张图片的特征向量之间的距离，并找出距离最小的图片。

% 计算待识别人脸图片与数据集中每张图片的特征向量之间的距离
distances = sum((img_features - test_img_features).^2, 1);

% 找出距离最小的图片
[~, idx] = min(distances);

7. 显示最相似的人脸图片。

% 显示最相似的人脸图片
similar_img = imread([path files(idx).name]);
imshow(similar_img);