基于matlab的pca人脸识别的代码
时间: 2023-10-11 22:06:59 浏览: 73
以下是基于 Matlab 的 PCA 人脸识别的代码示例:
```matlab
% 读取训练集图片
train_folder = 'train_images/';
train_files = dir([train_folder '*.bmp']);
num_train = length(train_files);
train_images = [];
for i = 1:num_train
filename = [train_folder train_files(i).name];
img = imread(filename);
img = rgb2gray(img);
img = imresize(img, [64 64]); % 调整图像大小
train_images(:, i) = img(:);
end
% 计算平均脸
mean_face = mean(train_images, 2);
% 计算训练集中每张脸的差异
diff_faces = train_images - mean_face;
% 计算协方差矩阵
cov_mat = cov(diff_faces');
% 计算特征向量和特征值
[eig_vecs, eig_vals] = eig(cov_mat);
% 选取前 k 个特征向量
k = 20;
eig_vecs = eig_vecs(:, end:-1:end-k+1);
% 投影训练集到特征空间
features = eig_vecs' * diff_faces;
% 读取测试集图片
test_folder = 'test_images/';
test_files = dir([test_folder '*.bmp']);
num_test = length(test_files);
for i = 1:num_test
filename = [test_folder test_files(i).name];
img = imread(filename);
img = rgb2gray(img);
img = imresize(img, [64 64]); % 调整图像大小
test_image = img(:);
% 投影测试集到特征空间
test_features = eig_vecs' * (test_image - mean_face);
% 计算测试集特征向量与训练集特征向量的距离
dists = sum((features - test_features).^2, 1);
% 找出距离最近的特征向量
[min_dist, idx] = min(dists);
% 输出识别结果
fprintf('Test image %d: %s\n', i, train_files(idx).name);
end
```
这个示例代码实现了基于 PCA 的人脸识别。首先,读取训练集图片并计算平均脸和训练集中每张脸的差异。然后,计算协方差矩阵并求解特征向量和特征值。选取前 k 个特征向量,将训练集投影到特征空间。接着,读取测试集图片,将测试集投影到特征空间,并计算测试集特征向量与训练集特征向量的距离,找出距离最近的特征向量,输出识别结果。
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