BP人脸识别

BP神经网络用于人脸识别，含源文件，识别效果理想

function LibSVM_Classify
%% 训练数据和测试数据的准备
mid = 1/2*nSample;

train_data_N = db（New_Final_Level_Mean_Energy_N（1:mid:））;
train_data_O = db（New_Final_Level_Mean_Energy_O（1:mid:））;
train_data_I = db（New_Final_Level_Mean_Energy_I（1:mid:））;
train_data_B = db（New_Final_Level_Mean_Energy_B（1:mid:））;

test_data_N = db（New_Final_Level_Mean_Energy_N（mid+1:end:））;
test_data_O = db（New_Final_Level_Mean_Energy_O（mid+1:end:））;
test_data_I = db（New_Final_Level_Mean_Energy_I（mid+1:end:））;
test_data_B = db（New_Final_Level_Mean_Energy_B（mid+1:end:））;

train_data = [train_data_N;train_data_O;train_data_I;train_data_B];
test_data = [test_data_N;test_data_O;test_data_I;test_data_B];

%% 训练数据和测试数据标签
train_label=[ones（tn11）;zeros（tn11）];
test_label=[ones（tn01）;zeros（tn01）];

%% LibSVM分类
%% GA参数优化cg——gaSVMcgForClass
% maxgen:最大的进化代数默认为200一般取值范围为[100500]
% sizepop:种群最大数量默认为20一般取值范围为[20100]
% cbound = [cmincmax]参数c的变化范围默认为（0100]
% gbound = [gmingmax]参数g的变化范围默认为[01000]
% v:SVM Cross Validation参数默认为5
ga_option.maxgen = 300;
ga_option.sizepop = 60;
ga_option.cbound = [0100];
ga_option.gbound = [01000];
ga_option.v = 5;
ga_option.ggap = 0.9;
[bestaccbestcbestg] = gaSVMcgForClass（train_labeltrain_dataga_option）;

%% 网格参数优化cg——SVMcgForClass
%%function [bestaccbestcbestg] = SVMcgForClass（train_labeltraincmincmaxgmingmaxvcstepgstepaccstep）
%[train_scaletest_scaleps] = scaleForSVM（train_datatest_data01）;
%[bestaccbestcbestg]=SVMcgForClass（train_labeltrain_data0.13201005114.5）;
%% 
fprintf（‘（best c=%gg=%grate=%g）\n‘bestcbestgbestacc）;
% cmd = [‘-c‘num2str（bestc）‘-g‘num2mstr（bestg）];
% model = svmtrain（train_label train_data cmd）;
% [predict_label accuracy dec_values] = svmpredict（test_label test_data model）;

%% SVM可视化
% w = model.SVs‘ * model.sv_coef;
% b = -model.rho;
% [mmmn] = size（model.SVs）;
% 
% figure;
% hold on;
% [mn] = size（train_data）;
% for run = 1:m
%     if train_label（run） == 1
%         h1 = plot（ train_data（run1）train_data（run2）‘r+‘ ）;
%     else
%         h2 = plot（ train_data（run1）train_data（run2）‘g*‘ ）;
%     end
%     for i = 1:mm
%         if model.SVs（i1）==train_data（run1） && model.SVs（i2）==train_data（run2）
%             h3 = plot（ train_data（run1）train_data（run2）‘o‘ ）;
%         end
%     end
% end
% legend（[h1h2h3]‘1‘‘0‘‘Support Vectors‘）;
% hold off;
% 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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     文件     177478  2008-06-12 19:36  006-Face_Angle_BP\program\Images\5_5.bmp

............此处省略30个文件信息