BP神经网络的人脸识别matlab代码

BP神经网络的人脸识别matlab代码 BP神经网络的人脸识别matlab代码

%读入人脸图片，并将其转换成为灰度矩阵然后将灰度矩阵进行切割，再用SVD分解，并提取图片特征
%返回参数
%feature为指向装载后的数据文件的变量
%num的值为特征值向量的第几维
%函数声明
function [feature] = allFeature（num）

%用户输入特征维数数目
panDuan = 1;
while panDuan 
    featureNumber = input（‘请输入特征维数（仅限于8 16，24 32，48，64，80）：‘）;
    %如果输入的是8.16.24.32.48.64.80则继续执行代码
    if（featureNumber == 8||featureNumber == 16 || featureNumber == 24|| featureNumber == 32 || featureNumber == 48 || featureNumber == 64 || featureNumber == 80 ）
        panDuan = 0;
        disp（‘开始装载图像文件请等待.......‘）
    %如果输入的是其它数字提示输入有误请用户重新输入
    else
        fprintf（‘你输入的不是这5个数中的任何一个请重新输入!\n\n‘）
    end
end
%得出图片的路径，并自动读入每张图片
dir = [‘\1.bmp ‘
    ‘\2.bmp ‘
    ‘\3.bmp ‘
    ‘\4.bmp ‘
    ‘\5.bmp ‘
    ‘\6.bmp ‘
    ‘\7.bmp ‘
    ‘\8.bmp ‘
    ‘\9.bmp ‘
    ‘\10.bmp‘];
for x=1:40
    %将数字转换成字符，便于把两个字符连接，组成图片的完整路径
    a = int2str（x）;
    b = [‘s‘];
    d = [b a];
    for i=1:10
        %得到每张图片的文件名
        e = [d dir（i1:7）];
        % 将图片转化成为灰度矩阵
        M = double（imread（e））;
        %如果用户输入的是8则执行下段代码把数据处理得到8维的特征向量
        if （featureNumber == 8）
            for j=1:4
                for k=1:2
                    %将图片的灰度矩阵划分成8块小矩阵
                    temp=M（（j-1）*28+1:j*28（k-1）*46+1:k*46）;
                    %对每个小矩阵进行SVD变换
                    [utemp1v]=svd（temp）;
                    %提取一个的SVD系数作为特征值
                    temp2=temp1（4num）;
                    %disp（temp2）;
                    %得到所有图片的特征矩阵
                    feature（（x-1）*10+i（j-1）*2+k）=temp2;
                end
            end
        end
        %如果用户输入的是16则执行下段代码把数据处理得到16维的特征向量
        if （featureNumber == 16）
            for j=1:4
                for k=1:4
                    %将图片的灰度矩阵划分成16块小矩阵
                    temp=M（（j-1）*28+1:j*28（k-1）*23+1:k*23）;
                    %对每个小矩阵进行SVD变换
                    [utemp1v]=svd（temp）;
                    %提取一个的SVD系数作为特征值
                    temp2=temp1（numnum）;
                    %得到所有图片的特征矩阵
                    feature（（x-1）*10+i（j-1）*4+k）=temp2;
                end
            end
        end
        %如果用户输入的是24则执行下段代码把数据处理得到16维的特征向量
        if （featureNumber == 24）
            for j=1:6
                for k=1:4
                    %将图片的灰度矩阵划分成24块小矩阵
                    temp=M（（j-1）*18+1:j*18（k-1）*23+1:k*23）;
                    %对每个小矩阵进行SVD变换
                     [utemp1v]=svd（temp）;
                    %提取一个的SVD系数作为特征值
                    temp2=temp1（numnum）;
                    %得到所有图片的特征矩阵
                    feature（（x-1）*10+i（j-1）*4+k）=temp2;
                end
            end
        end

        %如果用户输入的是32则执行下段代码把数据处理得到32维的特征向量
        if （featureNumber == 32）
            for j=1:8
                for k=1:4
                    %将图片的灰度矩阵划分成32块小矩阵
                    temp=M（（j-1）*14+1:j*14（k-1）*23+1:k*23）;
                    %对每个小矩阵进行SVD变换
                    [utemp1v]=svd（temp）;
                    %提取最大

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件        1385  2006-06-03 03:08  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\createBP.m
     文件        1562  2007-03-18 20:53  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\createBP1.m
     文件         166  2017-04-15 11:13  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\face20.txt
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     文件       11382  2005-05-27 15:04  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\10.BMP
     文件       10318  1994-04-18 14:07  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\10.pgm
     文件       11382  2005-05-27 15:04  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\2.BMP
     文件       10318  1994-04-18 14:18  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\2.pgm
     文件       11382  2005-05-27 15:04  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\3.BMP
     文件       10318  1994-04-18 14:18  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\3.pgm
     文件       11382  2005-05-27 15:04  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\4.BMP
     文件       10318  1994-04-18 14:18  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\4.pgm
     文件       11382  2005-05-27 15:04  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\5.BMP
     文件       10318  1994-04-18 14:18  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\5.pgm
     文件       11382  2005-05-27 15:04  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\6.BMP
     文件       10318  1994-04-18 14:07  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\6.pgm
     文件       11382  2005-05-27 15:04  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\7.BMP
     文件       10318  1994-04-18 14:07  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\7.pgm
     文件       11382  2005-05-27 15:04  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\8.BMP
     文件       10318  1994-04-18 14:07  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\8.pgm
     文件       11382  2005-05-27 15:04  BP神经网络的人脸识别matlab代码\method_svd_奇异值分解\s10\9.BMP
............此处省略827个文件信息