写用matlab实现人脸识别的PCA算法代码
时间: 2024-05-10 11:12:09 浏览: 8
PCA(Principal Component Analysis)主成分分析是一种常见的降维方法,也是人脸识别中常用的算法之一。下面是用MATLAB实现PCA算法的代码:
```matlab
function [eigvector, eigvalue] = PCA(data)
% data: MxN matrix of input data
% eigvector: each column is an eigenvector of data
% eigvalue: a vector of eigenvalues of data
[M,N] = size(data);
mn = mean(data,2);
data = data - repmat(mn,1,N);
% calculate the covariance matrix
covariance = 1 / (N-1) * data * data';
% calculate the eigenvectors and eigenvalues of the covariance matrix
[eigvector, eigvalue] = eig(covariance);
% sort the eigenvalues in descending order
eigvalue = diag(eigvalue);
[junk, index] = sort(-eigvalue);
eigvalue = eigvalue(index);
eigvector = eigvector(:,index);
% select the first k eigenvectors to represent the data
k = ceil(0.95*M);
eigvector = eigvector(:,1:k);
end
```
这个代码实现了对输入数据进行主成分分析,并返回前k个特征向量。具体步骤如下:
1. 对输入数据进行均值化处理;
2. 计算协方差矩阵;
3. 对协方差矩阵进行特征值分解;
4. 将特征值按从大到小的顺序排序,并选取前k个特征向量。
如果想要使用这个代码实现人脸识别,还需要进行以下步骤:
1. 将人脸图像转化为向量,并将所有向量组成一个矩阵;
2. 对这个矩阵进行主成分分析,得到特征向量;
3. 用特征向量将每个人脸图像投影到低维空间中;
4. 对于新的人脸图像,将其投影到低维空间中,并计算其与已知人脸图像的距离,选择距离最小的作为识别结果。