编写matlab代码实现基于主成分分析的人脸识别

时间: 2023-07-06 08:36:18 浏览: 63
好的,下面是一个简单的Matlab代码实现基于主成分分析的人脸识别。 首先,我们需要准备数据集。在这个例子中,我们将使用AT&T人脸数据集,该数据集包含40个人的400张图像。每个图像大小为92x112像素。您可以从以下链接下载此数据集:http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html 在下载并解压缩数据集后,将数据集存放在您指定的路径下。然后,将以下代码保存为“pca_face_recognition.m”文件,并将数据集路径替换为您的数据集路径。 ``` % Load data set data_set_path = 'path_to_data_set'; [X, y] = load_data_set(data_set_path); % Split data set into training and testing sets [train_set, test_set] = split_data_set(X, y, 6); % Perform PCA on training set k = 100; % number of principal components [mean_face, eigenfaces, train_set_pca] = pca(train_set, k); % Project test set onto PCA space test_set_pca = project(test_set, mean_face, eigenfaces); % Classify test faces using kNN algorithm knn = fitcknn(train_set_pca', train_set_labels, 'NumNeighbors', 3); test_set_labels = predict(knn, test_set_pca'); accuracy = mean(test_set_labels == test_set_labels); % Display results fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100); function [X, y] = load_data_set(data_set_path) % Load data set X = []; y = []; for i = 1:40 folder_path = fullfile(data_set_path, strcat('s', num2str(i))); file_names = dir(fullfile(folder_path, '*.pgm')); for j = 1:length(file_names) file_path = fullfile(folder_path, file_names(j).name); img = imread(file_path); img_vec = reshape(img, [], 1); X = [X, img_vec]; y = [y, i]; end end end function [train_set, test_set] = split_data_set(X, y, num_train_samples) % Split data set into training and testing sets train_set = []; test_set = []; for i = 1:40 idx = find(y == i); idx_train = idx(1:num_train_samples); idx_test = idx(num_train_samples+1:end); train_set = [train_set, X(:, idx_train)]; test_set = [test_set, X(:, idx_test)]; end end function [mean_face, eigenfaces, X_pca] = pca(X, k) % Perform PCA on data set X = double(X); [m, n] = size(X); % Compute mean face mean_face = mean(X, 2); % Subtract mean face from data set X = X - repmat(mean_face, 1, n); % Compute covariance matrix C = X*X'/(n-1); % Compute eigenvectors and eigenvalues of covariance matrix [eigenvecs, eigenvals] = eig(C); % Sort eigenvectors by eigenvalues in descending order [~, idx] = sort(diag(eigenvals), 'descend'); eigenvecs = eigenvecs(:, idx); % Choose top k eigenvectors eigenvecs = eigenvecs(:, 1:k); % Compute principal components X_pca = eigenvecs'*X; % Compute eigenfaces eigenfaces = reshape(eigenvecs, [], sqrt(n)); end function X_proj = project(X, mean_face, eigenfaces) % Project data onto PCA space X = double(X); [m, n] = size(X); % Subtract mean face from data set X = X - repmat(mean_face, 1, n); % Project data onto PCA space X_proj = eigenfaces'*X; end ``` 在代码中,我们首先加载数据集并将其分成训练集和测试集。然后,我们使用训练集执行PCA,并使用测试集投影到PCA空间中。最后,我们使用k最近邻算法对测试集图像进行分类,并计算分类准确率。 请注意,此代码只是一个简单的示例,您可能需要根据您的数据集和应用程序进行适当的修改。

相关推荐

最新推荐

### Objective-C的介绍、使用技巧和经典案例

### Objective-C的介绍、使用技巧和经典案例 Objective-C是一种面向对象的编程语言,它是C语言的扩展,同时也是iOS和macOS等苹果操作系统的主要编程语言之一。Objective-C结合了C语言的功能和面向对象编程的特性,具有灵活性强、功能丰富的特点,被广泛应用于苹果的软件开发领域。本文将介绍Objective-C的基本概念、使用技巧以及一些经典案例,帮助用户更好地了解和应用这一编程语言。

vim & docker & bashrc & tmux

vim env

[聊天留言]榴莲糖留言本 v1.0_lltgb.rar

【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】:所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】:项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。【沟通交流】:有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。

[信息办公]电信计费系统完整代码_netctossconformity.rar

【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】:所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】:项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。【沟通交流】:有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。

OpenGL 3D立方体多纹理贴图.zip

【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】:所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】:项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。【沟通交流】:有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。

第4章电动汽车电机驱动系统.pptx

第4章《电动汽车电机驱动系统》中介绍了电动汽车的核心组成部分,即电机驱动系统。该系统由电机、功率转化器、控制器、各种检测传感器和电源(蓄电池)组成,旨在高效地将蓄电池的电量转化为车轮的动能,或将车轮的动能反馈到蓄电池中。本章详细介绍了各种类型的电动机,包括直流电动机、无刷直流电动机、异步电动机、永磁同步电动机和开关磁阻电动机。 在第4.1节中,我们首先对电动汽车电机驱动系统做了概述。电动汽车电机驱动系统的组成与类型包括电机、功率转化器、控制器、各种传感器和电源,其任务是将蓄电池的电量高效地转化为车轮的动能。而对电动机的额定指标和电动汽车对电动机的要求,也在这一节进行了详细说明。 接着,在第4.1.1节中,我们详细介绍了电动汽车电机驱动系统的组成与类型。电动汽车电机驱动系统的组成包括电机、功率转化器、控制器、传感器和电源,而根据所选电动机的不同类型,电动汽车电机驱动系统可分为直流电动机、无刷直流电动机、异步电动机、永磁同步电动机和开关磁阻电动机等几种类型。每种类型的电动机都有其独特的特点和适用范围,以满足不同车辆的需求。 在第4.1.2节中,我们介绍了电动机的额定指标。电动机的额定指标是评价电动机性能的重要指标,包括额定功率、额定转速、额定扭矩等。了解电动机的额定指标可以帮助人们更好地选择适合自己需求的电动机,提高电动汽车的整体性能和效率。 最后,在第4.1.3节中,我们阐述了电动汽车对电动机的要求。电动汽车对电动机的要求主要包括高效率、高功率密度、低成本、轻量化和环保等方面。了解电动汽车对电动机的要求可以帮助制造商设计出更加符合市场需求的电动机,推动电动汽车产业的发展。 随着电动汽车市场的不断扩大和技术的日益成熟,电动汽车电机驱动系统的发展也愈加迅速。在第4.1.4节中,我们展望了电动汽车电机驱动系统的发展趋势,包括逐步普及、技术升级、智能化和网络化等方面。电动汽车电机驱动系统的不断创新和发展将为电动汽车行业带来更多的机遇和挑战,也助力推动电动汽车产业的繁荣发展。 综上所述,通过本章的学习,我们深入了解了电动汽车电机驱动系统的组成、类型、额定指标、要求和发展趋势,对于理解电动汽车技术的发展方向和未来趋势具有重要意义。希望通过不断学习和研究,能够推动电动汽车产业的快速发展,为构建清洁、环保的出行方式作出更大的贡献。

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

【应用diffusion模型解释产品生命周期】: 应用diffusion模型解释产品生命周期

![【应用diffusion模型解释产品生命周期】: 应用diffusion模型解释产品生命周期](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2dd9fe810707a4a435c14d11721b8646.png) # 1. 理解Diffusion模型 Diffusion模型是描述一种产品在市场上被消费者接受并传播的过程的数学模型。它通过分析产品在不同时间点被不同消费者群体采纳的情况,揭示了产品传播的规律和路径。Diffusion模型的核心在于研究产品的渗透速度和规模,以及消费者的接受程度。通过理解Diffusion模型,企业可以更好地掌握产品在市场中

使用quarkus框架,依赖为'org.apache.commons:commons-csv:1.10.0',导出csv文件,csv内容含有中文,请给我一个详细的例子

当使用Quarkus框架导出包含中文内容的CSV文件时,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你已在项目的构建工具(如Maven或Gradle)中添加了`org.apache.commons:commons-csv`依赖项。 2. 创建一个包含中文数据的POJO类,例如`Person`类: ```java public class Person { private String name; private int age; public Person(String name, int age) { this.name = name;

碳排放源识别确定.pptx

碳排放源识别确定是指组织根据相关标准和要求,建立、实施并保持一个或多个程序,用来识别和分类组织产生的直接排放和间接排放的碳排放源,确定主要排放源,并将这些信息形成文件并及时更新。在建立、实施和保持碳排放管理体系时,应对主要排放源加以考虑。 北京国金恒信管理体系认证有限公司作为一家专业的管理体系认证机构,提供碳排放源识别确定服务,帮助组织根据标准和要求建立有效的碳排放管理体系。通过识别和分类碳排放源,组织可以更好地监控和管理碳排放,减少对环境的影响,达到节能减排的目的。 在进行碳排放源识别确定时,组织应考虑已纳入计划的或新建设施产生的碳排放源,对识别出的排放源进行分类,并确保识别和分类的详细程度与所采用的核算和报告指南相一致。同时,需要确定主要排放源,并将这些信息进行记录并及时更新,以确保碳排放管理体系的有效运作。 通过碳排放源识别确定,组织可以更好地了解自身的碳排放情况,找出主要的排放源,并采取相应的措施进行管理和控制。这有助于组织实现碳减排的目标,提高环保意识,促进可持续发展。北京国金恒信管理体系认证有限公司在碳排放源识别确定方面拥有丰富的经验和专业知识,能够为组织提供全面的服务和支持,帮助其建立健全的碳排放管理体系,实现可持续发展的目标。 在日益严峻的环境形势下,碳排放管理已成为各组织必须重视的问题。通过碳排放源识别确定,可以有效管理和控制碳排放,不仅减少对环境的破坏,还可以提高企业形象,增加竞争力。因此,建立有效的碳排放管理体系,对组织的可持续发展具有重要意义。 总的来说,碳排放源识别确定是组织管理碳排放的重要环节,通过合理分类和确定主要排放源,可以更好地管理和控制碳排放,实现节能减排的目标。北京国金恒信管理体系认证有限公司作为专业的认证机构,具有丰富的经验和专业知识,能够为组织提供全面的碳排放源识别确定服务,帮助其建立健全的碳排放管理体系,促进可持续发展。通过合作,组织可以更好地应对碳排放管理的挑战,实现环境保护和经济效益的双赢局面。