基于2dpca的人脸识别

%This program is writen by zhangming on 2009-5-10
%this is my homeworke of machine leaning
%my e-mail: zm_fred@163.com
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clear all
clc
close all
%选择训练样本路径
TrainDatabasePath = uigetdir（‘D:\ORL人脸数据库‘ ‘Select training database path‘ ）;
%选择测试样本路径
TestDatabasePath = uigetdir（‘D:\ORL人脸数据库‘ ‘Select test database path‘）;
%生成测试数据集
%T = CreateDatabase（TrainDatabasePath）;
TrainFiles = dir（TrainDatabasePath）;
class_Number = 0;
s=size（TrainFiles1）;
%计算训练样本个数
for i = 1:size（TrainFiles1）
    if not（strcmp（TrainFiles（i）.name‘.‘）|strcmp（TrainFiles（i）.name‘..‘）|strcmp（TrainFiles（i）.name‘README‘））
        class_Number = class_Number + 1; % Number of all images in the training database
    end
end                                        %class_Number=40      
%读取训练集第一个图像，得到其尺寸，初始化图像矩阵
str = strcat（TrainDatabasePath‘\s1\1.bmp‘）;
img = imread（str）;
[irowicol] = size（img）;
A=zeros（irowicol2）;
%合计有Train_Number人的目录，每个目录存放某人的10幅人脸图像取前n副图像做训练样本
n=5;
for i = 1 : class_Number
    topdir = int2str（i）;
    topdir = strcat（TestDatabasePath‘s‘topdir）;
    for j= 1 : n
     %for j= 1 :2 :9
        str = int2str（j）;
        str = strcat（topdir‘‘str‘.pgm‘）;
        img = imread（str）;
        A（::n*（i-1）+j） = img; 
    end
end
%得到训练样本的个数Train_Number
Train_Number = size（A3）;
%求所有训练样本向量的均值 M
M=mean（A3）;

%求图像散布矩阵Gt
Gt=zeros（icolicol）;
for i = 1 : Train_Number
    temp = A（::i）-M;
    Gt =  Gt + temp‘*temp;
end
Gt=Gt/Train_Number;
d = 10;
[V D] = eigs（Gtd）;
%ＰＣＡ空间投影图像
%V = orth（V）;
ProjectedImages = zeros（irowd）;
for i = 1 : Train_Number
    ProjectedImages（::i） = A（::i）*V;    
end
%已识别测试集的数目Recnum
Recnum=0
for i = 1 : class_Number
    topdir = int2str（i）;
    topdir = strcat（TestDatabasePath‘s‘topdir）;
    for j= n+1:10
     %for j= 2 :2 :10
        str = int2str（j）;
        TestImage = strcat（topdir‘‘str‘.pgm‘）; %测试样本路径
         %测试样本原始数据
        im = imread（TestImage）;
        %测试样本的投影
        ProjectedTestImage = double（im）*V;
       
        gc=[];