基于MATLAB的KL人脸识别程序可运行.rar

基于MATLAB的KL人脸识别程序（可运行）.rar

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% Karhunen-Loeve for face recognition 
% By Alex Chirokov Alex.Chirokov@gmail.com
clear all;

% Load the ATT image set
k = 0;
for i=1:1:40
    for j=1:1:10
        filename  = sprintf（‘C:\\MATLAB\\att_faces\\s%d\\%d.pgm‘ij）;
        image_data = imread（filename）;
        k = k + 1;
        x（:k） = image_data（:）; 
        anot_name（k:） = sprintf（‘%2d:%2d‘ij）;   % for plot annotations
     end;
end;
nImages = k;                     %total number of images
imsize = size（image_data）;       %size of image （they all should have the same size） 
nPixels = imsize（1）*imsize（2）;   %number of pixels in image
x = double（x）/255;               %convert to double and normalize
%Calculate the average
avrgx = mean（x‘）‘;
for i=1:1:nImages
    x（:i） = x（:i） - avrgx; % substruct the average
end;
subplot（221）; imshow（reshape（avrgx imsize））; title（‘mean face‘）
%compute covariance matrix
cov_mat = x‘*x;
[VD] = eig（cov_mat）;         %eigen values of cov matrix
V = x*V*（abs（D））^-0.5;               
subplot（222）; imshow（ScaleImage（reshape（V（:nImages  ）imsize）））; title（‘1st eigen face‘）;
subplot（223）; imshow（ScaleImage（reshape（V（:nImages-1）imsize）））; title（‘2st eigen face‘）;
subplot（224）; plot（diag（D））; title（‘Eigen values‘）;

%image decomposition coefficients
KLCoef =  x‘*V; 

%reconstruction of Image
%KLCoef（:1:1:1）= 0;  % filtration
image_index = 12;  %index of face to be reconstructed
reconst = V*KLCoef‘;
diff = abs（reconst（:image_index） - x（:image_index））;
strdiff_sum = sprintf（‘delta per pixel: %e‘sum（sum（diff））/nPixels）;
figure;
subplot（221）; imshow（（reshape（avrgx+reconst（:image_index） imsize）））; title（‘Reconstructed‘）;
subplot（222）; imshow（（reshape（avrgx+x（:image_index） imsize）））;title（‘original‘）;
subplot（223）; imshow（ScaleImage（reshape（diff imsize）））; title（strdiff_sum）;

for i=1:1:nImages
    dist（i） = sqrt（dot（KLCoef（1:）-KLCoef（i:） KLCoef（1:）-KLCoef（i:）））; %euclidean
end;
subplot（224）; plot（dist‘.-‘）; title（‘euclidean distance from the first face‘）;

%2D plot of first 2 decomposition coefficients with annotatons
% annotations have format Face:Extression i.e 5:6 means image was taken
% from s5/6.pgm expression 6 of the person in the set s5.
figure;
show_faces = 1:1:nImages/2;
plot（KLCoef（show_facesnImages） KLCoef（show_facesnImages-1）‘.‘）; title（‘Desomposition: Numbers indicate （Face:expression）‘）;
for i=show_faces
    name = anot_name（i:）;
    text（KLCoef（inImages） KLCoef（inImages-1）name‘FontSize‘8）;
end;

% Find similar faces  variable ‘image_index‘ defines face used in comparison 
image_index = 78;
for i=1:1:nImages
    dist_comp（i） = sqrt（dot（KLCoef（image_index:）-KLCoef（i:） KLCoef（image_index:）-KLCoef（i:）））; %euclidean
    strDist（i） = cellstr（s

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       3351  2017-12-18 19:14  基于MATLAB的KL人脸识别程序（可运行）\KLshibie.m

     文件        394  2017-12-18 19:14  基于MATLAB的KL人脸识别程序（可运行）\liulantupian.m

     目录          0  2017-12-18 19:15  基于MATLAB的KL人脸识别程序（可运行）

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