PCA人脸识别matlab代码
时间: 2023-08-29 07:07:09 浏览: 84
以下是使用PCA进行人脸识别的MATLAB代码:
首先,需要读取人脸数据集,并将其转换为矩阵。这里以Yale人脸数据集为例:
```matlab
% 读取数据集
data_dir = 'path/to/yale-face-database';
num_subjects = 15;
num_images_per_subject = 11;
image_size = [243, 320];
X = zeros(prod(image_size), num_subjects*num_images_per_subject);
for i = 1:num_subjects
for j = 1:num_images_per_subject
filename = sprintf('%s/s%d/%d.pgm', data_dir, i, j);
img = imread(filename);
img = imresize(img, image_size);
X(:, (i-1)*num_images_per_subject+j) = img(:);
end
end
```
接下来,我们可以对数据进行中心化:
```matlab
% 中心化
mean_face = mean(X, 2);
X = X - mean_face;
```
然后,我们使用SVD(奇异值分解)来计算主成分:
```matlab
% 计算主成分
[U, S, ~] = svd(X, 'econ');
```
我们可以选择前k个主成分来进行降维。在这个例子中,我们选择前50个主成分:
```matlab
% 选择前50个主成分
k = 50;
U_reduce = U(:, 1:k);
```
现在,我们可以将图像投影到k维空间中:
```matlab
% 将图像投影到k维空间中
Z = U_reduce' * X;
```
我们可以使用投影系数来表示每张人脸图像:
```matlab
% 表示每张人脸图像
subject_idx = repmat(1:num_subjects, num_images_per_subject, 1);
subject_idx = subject_idx(:);
figure;
hold on;
for i = 1:num_subjects
idx = find(subject_idx == i);
scatter3(Z(1, idx), Z(2, idx), Z(3, idx));
end
hold off;
xlabel('PC1');
ylabel('PC2');
zlabel('PC3');
legend('s1', 's2', 's3', 's4', 's5', 's6', 's7', 's8', 's9', 's10', 's11', 's12', 's13', 's14', 's15');
```
最后,我们可以使用k最近邻算法来进行人脸识别。这里我们使用欧几里得距离度量:
```matlab
% 人脸识别
test_filename = 'path/to/test-image.pgm';
test_img = imread(test_filename);
test_img = imresize(test_img, image_size);
test_img = test_img(:) - mean_face;
% 投影测试图像到k维空间中
z_test = U_reduce' * test_img;
% 计算测试图像与每个训练图像之间的欧几里得距离
distances = zeros(num_subjects*num_images_per_subject, 1);
for i = 1:num_subjects*num_images_per_subject
distances(i) = norm(Z(:, i) - z_test);
end
% 找到最近的k个邻居
k = 5;
[~, idx] = sort(distances);
neighbors = subject_idx(idx(1:k));
% 确定测试图像属于哪个人
counts = histcounts(neighbors, 1:num_subjects+1);
[~, subject] = max(counts);
fprintf('Test image belongs to subject %d\n', subject);
```
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