调试通过的KPCA核主成分分析人脸识别代码

调试已通过的基于（KPCA）核主成分分析人脸识别代码 ，带有注释和ORL人脸库 对于学习KPCA很有帮助

%用KPCA进行人脸识别的Matlab代码 
allsamples=[];%所有训练图像 
for i=1:40 
    for j=6:10
      %a=imread（strcat（‘Data\s‘num2str（i）‘\‘num2str（j）‘.pgm‘））; 
      a=imread（strcat（‘C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\人脸库\ORL人脸库\s‘num2str（i）‘\‘num2str（j）‘.jpg‘））;
      b=a（1:112*92）; % b是行矢量 1×N，其中N＝10304，提取顺序是先列后行，即从上到下，从左到右 
      b=double（b）; 
      allsamples=[allsamples; b];  % allsamples 是一个200 * 10304 矩阵，allsamples 中每一行数据代表一张图片。
  end 
end 
 
cov_size=size（allsamples1）; 
train_num=cov_size; 
patterns=allsamples; 
for i=1:cov_size 
  for j=i:cov_size 
    K（ij） =（patterns（i:）*patterns（j:）‘+1）^0.7; 
    K（ji） = K（ij）; %核函数是对称的
  end 
end 
unit = ones（cov_size cov_size）/cov_size; 
K_n = K - unit*K - K*unit + unit*K*unit; %改变核矩阵以实现数据在高维空间去均值
 
[evecsevals] = eig（K_n）; %求去均值后的核矩阵的特征值、特征向量
evals = real（diag（evals））; %取特征值实部
[l1l2]=sort（-1*evals‘）; 
evals=l1*（-1）; 
evecs=evecs（:l2）; % 取排序后特征值对应的特征向量
for i=1:cov_size %因为K为满秩矩阵
  evecs（:i） = evecs（:i）/（sqrt（evals（i）））; %这样可以使特征空间中协方差矩阵C的特征向量归一化
end 
 
 
%  90%的贡献率 
dsum = sum（evals）; 
    dsum_extract = 0; 
    p = 0; 
    while（ dsum_extract/dsum < 0.9） 
        p = p + 1; 
        dsum_extract = sum（evals（1:p））; 
    end 
 
 
max_ev=p; 
 
 
unit_train = ones（train_numcov_size）/cov_size; 
 
for i=1:train_num 
  for j=1:cov_size 
    K_train（ij） =（patterns（i:）*patterns（j:）‘+1）^0.7; 
  end 
end 
K_train_n = K_train - unit_train*K - K_train*unit + unit_train*K*unit; 
features = zeros（train_num max_ev）; 
features = K_train_n * evecs（:1:max_ev）; % 训练样本在特征空间的投影
 
 
allcoor = features; 
 
 
 
accu=0; 
% 测试过程 
for i=1:40 
    for j=1:5 %读入40 x 5 副测试图像 
        %a=imread（strcat（‘Data\s‘num2str（i）‘\‘num2str（j）‘.pgm‘））; 
        a=imread（strcat（‘C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\人脸库\ORL人脸库\s‘num2str（i）‘\‘num2str（j）‘.jpg‘））;
        b=a（1:10304）; 
        b=double（b）; 
        unit_test = ones（1cov_size）/cov_size; 
        K_test = zeros（1cov_size）;  
      for j=1:cov_size 
        K_test（j） = （b*patterns（j:）‘+1）^0.7; 
      end 
 
K_test_n = K_test - unit_test*K - K_test*unit + unit_test*K*unit; % 去均值
test_features = zeros（1 max_ev）;  
test_features = K_test_n * evecs（:1:max_ev）; 
         
         
        tcoor=test_features; %计算坐标，是1×p阶矩阵 
        for k=1:200  
                mdist（k）=norm（tcoor-allcoor（k:））; %求2范数
            end; 
 [distindex2]=sort（mdist）; 
        class=ceil（ index2（1）/5 ）; 
        if class==i 
            accu=accu+1; 
        end; 
    end;
end; 
accuracy=accu/200;%输出识别率
p;

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

     文件      10318  1994-04-18 14:17  KPCA人脸识别有效\程序\Data\s1\1.pgm

     文件      10318  1994-04-18 14:07  KPCA人脸识别有效\程序\Data\s1\10.pgm

     文件      10318  1994-04-18 14:17  KPCA人脸识别有效\程序\Data\s1\2.pgm

     文件      10318  1994-04-18 14:17  KPCA人脸识别有效\程序\Data\s1\3.pgm

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     文件      10318  1994-04-18 14:07  KPCA人脸识别有效\程序\Data\s10\10.pgm

     文件      10318  1994-04-18 14:18  KPCA人脸识别有效\程序\Data\s10\2.pgm

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     文件      10318  1994-04-18 14:07  KPCA人脸识别有效\程序\Data\s11\9.pgm

............此处省略419个文件信息