基于PCA的人脸特征提取

通过特征空间的降维，消除人脸特征之间的关联性，同时用降低了维数，避免了维数灾难。比较好的方案。

function main（k）
% ORL 人脸数据集的主成分分析
%
% 输入：k --- 降至 k 维

% 定义图像高、宽的全局变量 imgRow 和 imgCol，它们在 ReadFaces 中被赋值
global imgRow;
global imgCol;

% 读入每个人的前5副图像
nPerson=40;
nFacesPerPerson = 5;
display（‘读入人脸数据...‘）;
[imgRowimgColFaceContainerfaceLabel]=ReadFaces（nFacesPerPersonnPerson）;
display（‘..............................‘）;


nFaces=size（FaceContainer1）;%样本（人脸）数目
display（‘PCA降维...‘）;
% LowDimFaces是200*20的矩阵 每一行代表一张主成分脸（共40人，每人5张），每个脸20个维特征
% W是分离变换矩阵 10304*20 的矩阵
[LowDimFaces W] = fastPCA（FaceContainer 20）; % 主成分分析PCA
visualize_pc（W）;%显示主成分脸
save（‘Mat/LowDimFaces.mat‘ ‘LowDimFaces‘）;
display（‘计算结束。‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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............此处省略428个文件信息