用PCA在matlab中进行人脸识别的完整代码编写
时间: 2024-01-04 22:04:05 浏览: 43
以下是一个在Matlab中使用PCA进行人脸识别的完整代码,包括数据预处理、PCA特征提取、训练模型和测试等过程:
```matlab
% 读取人脸图像数据
data = load('face_data.mat');
X = data.X; % X为n*m的矩阵,其中n是样本数,m是每张图片的像素数
labels = data.labels; % 标签
% 数据预处理
mean_X = mean(X, 1); % 计算数据的均值
X = X - repmat(mean_X, size(X,1), 1); % 中心化数据
% PCA特征提取
C = cov(X); % 计算协方差矩阵
[V, D] = eig(C); % 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
eigenvalues = diag(D);
[~, index] = sort(eigenvalues, 'descend');
V = V(:, index); % 对特征向量进行排序,选择前k个作为新的特征向量
k = 100;
V = V(:, 1:k);
new_X = X * V; % 将数据投影到新的特征向量空间中
% 训练模型
num_classes = length(unique(labels)); % 类别数
mean_vectors = zeros(num_classes, k); % 存储每个类别的均值向量
for i = 1:num_classes
indices = find(labels == i);
class_vectors = new_X(indices, :);
mean_vectors(i, :) = mean(class_vectors, 1);
end
% 测试
test_image = imread('test.jpg'); % 读取测试图像
test_image = double(reshape(test_image, 1, size(test_image, 1)*size(test_image, 2))) - mean_X;
test_image = test_image * V; % 将测试图像投影到新的特征向量空间中
distances = sum((mean_vectors - repmat(test_image, num_classes, 1)).^2, 2); % 计算测试图像与每个类别的均值向量之间的欧氏距离
[~, predicted_label] = min(distances); % 选择距离最小的类别作为预测结果
% 输出预测结果
disp(['测试样本的标签为:', num2str(predicted_label)]);
```
在以上代码中,我们首先读取了人脸数据集和测试图像,并进行了数据预处理和PCA特征提取。然后,我们计算每个类别的均值向量,作为训练模型。最后,我们将测试图像投影到新的特征向量空间中,并计算测试图像与每个类别的均值向量之间的欧氏距离,选择距离最小的类别作为预测结果。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)