常见人脸识别数据库AR、ORL、Yale、YaleB、FERET、PIE

常见人脸识别数据库（AR、ORL、Yale、YaleB、FERET、PIE）

 function DataLabel_random（databasegroup）
% 生成训练序列标签trainIdx测试序列标签testIdx冒充者训练集标签Imposter_train冒充者测试集标签Imposter_test.  
% 要求：训练集和测试集中人脸的个数相同。冒充者的训练集和测试集中的人脸个数也相同
%     Input:
%          database     -----选择数据库用于实验，参数选择为‘ORL‘‘Yale‘‘YaleB‘‘PIE‘ or ‘AR‘;
%          group        -----生成的标签组数，默认为50组
%     Example:
%          label（‘ORL‘5）; 
% 2013/9/3 星期 2 ym

if （~exist（‘group‘‘var‘））
    group = 50;
end

switch lower（database）
    case ‘orl‘
        % ORL ：随机选择20类随机选择选择5个人脸训练，5个测试，库中每类剩余0张人脸
        %       再剩余的类的人脸图像中随机选择100个作为冒充者的训练集
        %       再从剩余的图像中选择100个作为冒充者的测试集
        Nump = 40; Nots = 10; filename=‘ORL\‘;
        Train_number = 5; % ORL选择5个训练
        if （Train_number >= Nots）
            error（‘训练样本个数应小于每类样本总个数！‘）;
        end
        
         % 什么意思 ？ 
        a=‘mkdir ‘;
        s=[a database ‘\‘ num2str（Train_number） ‘Train‘];
        system（s）;
        
        % 随机选择ClassNo = 20个类
        ClassNo = 16; 
        Q = rand（1Nump）;
        [~ P] = sort（Q）;
        Gallery_Class  = P（1:ClassNo）;
        Imposter_Class = P（ClassNo+1:end）;
        
        % 随机选择人脸构造训练集和测试集，冒充者的训练集和测试集
        for k=1:group % group个（.mat）文件
            % Label1：库中训练集临时索引; Label2: 库中测试集临时索引
            % Label3：冒充者的训练集临时索引；Label4：冒充者的测试集临时索引
            Label1=[];Label2=[];Label3=[];Label4=[];
            % 库中的训练和测试
            for i=1:length（Gallery_Class）
                r=rand（1Nots）;
                [~p]=sort（r）;
                % Gallery_Class中随机抽取
                Label1 = [Label1 p（1:Train_number）+（Gallery_Class（i）-1） * Nots]; % 对应的每个元素都加
                Label2 = [Label2 p（Train_number+1:Nots）+（Gallery_Class（i）-1） * Nots];
            end 
            
            % 冒充的训练和测试在剩余的类中随机的选择100图片作为冒充者的训练集100个作为冒充者的测试集
            Imposter_Data =[];
            for i=1:length（Imposter_Class）
                Simple_class = （Imposter_Class（i） - 1）*Nots+1 : Imposter_Class（i）*Nots; % 一类人脸的索引
                Imposter_Data = [Imposter_Data Simple_class];
            end
            Im_r=rand（1200）;
            [~Im_p]=sort（Im_r）;
            Label3 = Imposter_Data（Im_p（1:100））;
            Label4 = Imposter_Data（Im_p（101:200））;
            % 最终的标签
            trainIdx = Label1‘;
            testIdx = Label2‘;
            Imposter_train = Label3‘;
            Imposter_test = Label4‘;
            save（strcat（filenamenum2str（Train_number）‘Train\‘num2str（k）‘.mat‘）‘trainIdx‘‘testIdx‘‘Imposter_train‘‘Imposter_test‘）;
            % ORL\5Train\1.mat 里面包含trainIdxtestIdx
        end    
        
    case ‘yale‘
        % Yale：随机选择7类随机选择选择5个人脸训练，5个测试库中每类剩余一张人脸
        %       再剩余的类的人脸图像中随机选择40个作为冒充者的训练集
        %       再从剩余的图像中选择40个作为冒充者的测试集
        Nump=15;Nots=11;filename=‘Yale\‘;
        Train_number = 5; % Yale选择5个训练
        if （Train_number >= Nots）
            error（‘训练样本个数应小于每类样本总个数！‘）;
        end
        
         % 什么意思 ？ 
        a=‘mkdir ‘;
        s

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

     文件       1874  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class\1.mat

     文件       1863  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class\10.mat

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     文件       1878  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class\3.mat

     文件       1863  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class\4.mat

     文件       1860  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class\5.mat

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     文件       1884  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class\9.mat

     文件       1874  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class_original\1.mat

     文件       1864  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class_original\10.mat

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     文件       1877  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class_original\24.mat

     文件       1868  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class_original\25.mat

     文件       1859  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class_original\26.mat

     文件       1856  2016-07-12 21:00  Database\AR\10Class_original\27.mat

............此处省略1272个文件信息