人脸识别 MATLAB代码

内部包含orl人脸数据库；朴素贝叶斯分类数值型数据、取点测比例距、训练数据集特征向量化、（PCA+adaboost PCA+SVM人脸识别(可用，全面)）四种人脸识别相关的功能，经过测试均可用，4者代码相互之间没有关系，且第四个“测试成功@（PCA+adaboost PCA+SVM(可用，全面)）”可以完整进行人脸识别，下载者根据功能需要选择使用

function [Lhits] = ADABOOST_te（adaboost_modelte_func_handletest_settrue_labels）
%
% ADABOOST TESTING
%
%  [Lhits] = ADABOOST_te（adaboost_modelte_func_handletrain_set
%                         true_labels）
%
%           ‘te_func_handle‘ is a handle to the testing function of a
%           learning （weak） algorithm whose prototype is shown below.
%
%           [Lhitserror_rate] = test_func（modeltest_setsample_weightstrue_labels）
%                    model: the output of train_func
%                    test_set: a KxD dimensional matrix each of whose row is a
%                        testing sample in a D dimensional feature space.
%                    sample_weights:  a Dx1 dimensional vector the i-th entry 
%                        of which denotes the weight of the i-th sample.
%                    true_labels: a Dx1 dimensional vector the i-th entry of which
%                        is the label of the i-th sample.
%                    L: a Dx1-array with the predicted labels of the samples.
%                    hits: number of hits calculated with the comparison of L and
%                        true_labels.
%                    error_rate: number of misses divided by the number of samples.
%
%           It is the corresponding testing 
%           module of the function that is specified in the training phase.
%           ‘test_set‘ is a NxD matrix where N is the number of samples
%           in the test set and D is the dimension of the feature space.
%           ‘true_labels‘ is a Nx1 matrix specifying the class label of
%           each corresponding sample‘s features （each row） in ‘test_set‘.
%           ‘adaboost_model‘ is the model that is generated by the function
%           ‘ADABOOST_tr‘.
%
%           ‘L‘ is the likelihoods that are assigned by the ‘ADABOOST_te‘.
%           ‘hits‘ is the number of correctly predicted labels.
%
%        Specific Properties That Must Be Satisfied by The Function pointed
%        by ‘func_handle‘
%        ------------------------------------------------------------------


hypothesis_n = length（adaboost_model.weights）;
sample_n = size（test_set1）;
if nargin==4
    class_n = length（unique（true_labels））;
    temp_L = zeros（sample_nclass_nhypothesis_n）;		% likelihoods for each weak classifier

    % for each weak classifier likelihoods of test samples are collected
    for i=1:hypothesis_n
        [temp_L（::i）hitserror_rate] = te_func_handle（adaboost_model.parameters{i}...
													 test_setones（sample_n1）true_labels）;
        temp_L（::i） = temp_L（::i）*adaboost_model.weights（i）;
    end

    L = sum（temp_L3）;
    hits = sum（likelihood2class（L）==true_labels）;
else
    class_n=2;
    temp_L = zeros（sample_nclass_nhypothesis_n）;		% likelihoods for each weak classifier

    % for each weak classifier likelihoods of test samples are collected
    for i=1:hypothesis_n
        temp_L（::i） = te_func_handle（adaboost_model.parameters{i}...
													 test_setones（sampl

 属性            大小     日期    时间   名称
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