人脸识别MATLAB程序

人脸识别MATLAB程序，opencv人脸识别

    %                  facerec.m                   % 

allsamples = [];     %所有训练图像
for i=1:40
    for j=1:5
        a=imread（strcat（‘D:\ORL2\s‘num2str（i）‘\‘num2str（j）‘.pgm‘））; %读图共40组每组五幅
        b=a（1:112*92）;  %b为行矢量1*n   n=112*92=10304顺序为先列后行
        b=double（b）;
        allsamples=[allsamples;b];%allsamples为m*n矩阵
    end
end
samplemean=mean（allsamples）;%求均值
for i=1:200 
    xmean（i:）=allsamples（i:）-samplemean;%每幅图像均值差
end

%                   得到特征值及特征向量                 %
sigma=xmean*xmean‘;
[v d]=eig（sigma）;
dl=diag（d）;
%                   按特征值大小降序排列                 %
dsort=flipud（dl）;
vsort=fliplr（v）;
dsum=sum（dsort）;
   dsum_extract=0;
   p=0;
   while（dsum_extract/dsum<0.9）
       p=p+1;
       dsum_extract=sum（dsort（1:p））;
   end
i=1;
%                计算所形成的新的座标系                  %
base=xmean‘*vsort（:1:p）*diag（dsort（1:p）.^（-1/2））;
allcoor=allsamples*base;
accu=0;

%               测试过程            %
for i=1:40
    for j=6:10
        a=imread（strcat（‘d:\ORL2\s‘num2str（i）‘\‘num2str（j）‘.pgm‘））;
        b=a（1:10304）;
        b=double（b）;
        tcoor=b*base;%计算座标
        for k=1:200
            mdist（k）=norm（tcoor-allcoor（k:））;
        end;
        [distindex2]=sort（mdist）;
             class1=floor（（index2（1）-1）/5）+1;
             class2=floor（（index2（2）-1）/5）+1;
             class3=floor（（index2（3）-1）/5）+1;
             if class1~=class2 && class2~=class3
                 class=class1;
             elseif class1==class2
                 class=class1;
             elseif class2==class3
                 class=class2;
             end;
             if class==i
                 accu=accu+1;
             end;
         end;
     end;
     accuracy=accu/200%输出识别率
              

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1866  2010-04-02 20:49  面部识别MATLAB程序\facec.m

     目录          0  2010-04-08 16:13  面部识别MATLAB程序

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                 1866                    2