二维对称图像矩阵ICA人脸识别MATLAB源程序

function [F]=Sym_ICA1（varargin）


%此函数为基于对称图像矩阵的ICA人脸识别方法，其中训练样本为
%ORL库中前20组的前五幅图像。
%输入（即测试样本）为前20组的后五幅图像，输出为与输入匹配的
%训练样本



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  初始化  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
 
clc;clear all;close all; 
 I1=imread（‘F:\project\ONE\king\try\ORL\s1\1.bmp‘）;
 [ab]=size（I1）;
 A=cell（ab）;
 B=cell（ab）;
 Ae=cell（ab）;
Ao=cell（ab）;
I=cell（a*b1）;
 N=20;
 M=1;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%图像读入，求镜像图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
for i=1:N
    for j=1:M
    A{（i-1）*M+j}=imread（strcat（‘F:\project\ONE\king\try\ORL\s‘num2str（i）‘\‘num2str（j）‘.bmp‘））;
    [heightwidth]=size（A{（i-1）*M+j}）;
    tform=maketform（‘affine‘[-1 0 0;0 1 0;width 0 1]）;
    B{（i-1）*M+j}=imtransform（A{（i-1）*M+j}tform‘nearest‘）;
     Ae{（i-1）*M+j}= （A{（i-1）*M+j}+B{（i-1）*M+j}）/2;
     Ao{（i-1）*M+j}= （A{（i-1）*M+j}-B{（i-1）*M+j}）/2;
    end;
 end;
 for  num=1:N*M
     I{num}=reshape（A{num}[a*b 1]）;
      X（:num） =I{num};
 end

 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%分别对奇对称图像矩阵和偶对称图像矩阵求均值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
 Xe= 0;
  Xo= 0;
 for i=1:N*M
    Xe= Xe+Ae{i};
    Xo= Xo+Ao{i};
 end 
Xe=Xe/N;
Xo=Xo/N;

 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%对称样本矩阵的协方差矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
 Ge= 0;
 Go= 0;
 for i=1:N*M
   Ge=Ge+double（（Ae{i}-Xe）‘）*double（Ae{i}-Xe）;
   Go=Go+double（（Ao{i}-Xo）‘）*double（Ao{i}-Xo）;
 end 
Ge=Ge/（N*M）;
Go=Go/（N*M）;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%ICA中的数据白化预处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
[EeDe]=eig（Ge）;
Vee=De^（-1/2）*Ee;
[EoDo]=eig（Go）;
Voo=Do^（-1/2）*Eo;
KK=zeros（bb*（a-1））;
Ve=[Vee KK];
Vo=[Voo KK];
for i=1:N*M
    Ye=double（Ve）*double（X）;
    Yo=double（Vo）*double（X）;
end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%采用快速固定点迭代法算法计算解混矩阵分别计算Wde 和Wdo%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 

[xy]=size（Ye）;
maxcount=10000;
critical=0.00001;
 Wde=rand（x）;
  for n=1:x
       w=Wde（:n）;
       count=0;
       Wde（:n）=Wde（:n）/norm（Wde（:n））;        lastwp=zeros（x1）;

       while abs（w-lastwp）&abs（w+lastwp）>critical
                 count=count+1;
                 l