gabor+svm matlab程序，一共三个文件，两个代码文档，一个说明文档

gabor+svm matlab程序，一共三个文件，两个代码文档，一个说明文档

% Palmprint recognition  based on Gabor and SVM （the toolbox LS_SVM is used）
% Wen Changzhi 2006/10/27

clcclearclose all;
% extract festures then save them
% enter 100 images from 10 person caculate the feature vector. 
% for i=0:99
%     for j=1:6
%         image=imread（strcat（‘P_‘num2str（i）‘_‘num2str（j）‘.bmp‘））;
%         tempV=Gabor_SVM_palm（image）;
%         eval（[‘save Gabor_SVM\F_‘ num2str（i） ‘_‘  num2str（j） ‘ tempV;‘]）;       
%         end
%     end
%  
% classified by SVM classifier
% create training samples and testing samples
F_train=[];
F_test=[];
 for i=0:99
      for j=1:3
          eval（[‘load Gabor_SVM\F_‘ num2str（i） ‘_‘  num2str（j） ‘;‘]）; 
          F_train=[F_train  tempV‘];%training samples
          clear tempV;
      end
      for j=4:6
           eval（[‘load Gabor_SVM\F_‘ num2str（i） ‘_‘  num2str（j） ‘;‘]）;
           F_test=[F_test tempV‘];% testing samples
           clear tempV;
       end                 
  end
  % create the aimed samples
  
  C_train=[];
  C_test=[];
  for i=1:100
      C_train=[C_train i*ones（13）];
      C_test=[C_testi*ones（13）];
  end
  
  % determined parameters for the SVM classifier  
  type = ‘c‘;
  kernel_type = ‘RBF_kernel‘;
  gam = 381.2876;
  sig2 = 641.2349;
  preprocess = ‘preprocess‘;
  codefct = ‘code_MOC‘;  
  
  X = F_train‘; % 训练样本
  Y = C_train‘; % 训练目标
  Xt = F_test‘; % 测试样本
  Yt = C_test‘; % 测试目标
  
  % encode
  
  [Yccodebookold_codebook]=code（Ycodefct）;
  [gamsig2] = tunelssvm（{XYctypegamsig2kernel_typepreprocess}）;
  
  [alphab] = trainlssvm（{XYctypegamsig2kernel_typepreprocess}）;           % 训练
  Yd0 = simlssvm（{XYctypegamsig2kernel_typepreprocess}{alphab}Xt）;      % 分类
  
  Yd = code（Yd0old_codebook[]codebook）;
  
  Result = ~abs（Yd-Yt）              % 正确分类显示为1
  Percent = sum（Result）/length（Result）   % 正确分类率
         

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

     文件       1955  2015-06-17 20:13  gabor_svm\Gabor_SVM.m

     文件       2224  2015-06-17 20:13  gabor_svm\Gabor_SVM_palm.m

     文件        184  2015-06-17 20:13  gabor_svm\说明.txt

     目录          0  2018-07-06 15:13  gabor_svm

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                 4363                    4