matlab人脸老化代码（MATLAB人脸识别）

admin 发布：2022-12-20 00:04 129

本篇文章给大家谈谈matlab人脸老化代码，以及MATLAB人脸识别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、基于matlab简单的特征脸的人脸识别程序
2、急用MATLAB进行人脸识别的算法修改和解释
3、求个MATLAB大神来帮忙解释下，这段人脸检测的代码是基于什么样的算法原理实现的。
4、matlab人脸检测步骤
5、LDA人脸识别的matlab程序，谁能帮我看看或者教下我啊？？
6、matlab中人脸朝向识别代码是什么意思

基于matlab简单的特征脸的人脸识别程序

这是我写的程序，参照《模式识别》张学工第9章。

a1=imread('a1.jpg');

a2=imread('a2.jpg');

b1=imread('b1.jpg');

b2=imread('b2.jpg');

a1=rgb2gray(a1);

a2=rgb2gray(a2);

b1=rgb2gray(b1);

b2=rgb2gray(b2);

figure,imshow(a1)

figure,imshow(a2)

figure,imshow(b1)

figure,imshow(b2)

a1=double(a1);

a2=double(a2);

b1=double(b1);

b2=double(b2);

a1_lie=a1(:);

a2_lie=a2(:);

b1_lie=b1(:);

b2_lie=b2(:);

c=cat(1,a1_lie',a2_lie',b1_lie',b2_lie');

c_mean=mean(c);

X=[a1_lie-c_mean',a2_lie-c_mean',b1_lie-c_mean',b2_lie-c_mean'];

R=X'*X; % R是4×4的矩阵

[p,q]=eig(R);

u=diag(q); % u是4×1的列向量

u=flipud(u); % flipud(u)实现矩阵的上下翻转， u是4×1的列向量

v=fliplr(p); % fliplr(p)实现矩阵的左右翻转，v是4×4的矩阵

e=zeros(36000,4);

for m=1:3

e(:,m)=X*v(:,m)./(u(m)^(-0.5)); % 参见《模式识别》P226公式9-18

end

p1=zeros(200,180);

p2=zeros(200,180);

p3=zeros(200,180);

for m=1:36000

p1(m)=e(m);

p2(m)=e(m+36000);

p3(m)=e(m+72000);

end

p1=mat2gray(p1);

p2=mat2gray(p2);

p3=mat2gray(p3);

figure,imshow(p1) % 显示第1特征脸

figure,imshow(p2) % 显示第2特征脸

figure,imshow(p3) % 显示第3特征脸

new=c*e(:,1:3); %分别计算4个训练样本分别在第1、第2、第3、特征脸上的投影

p1=imread('p_test1.jpg'); %读入一个测试样本

p1=rgb2gray(p1);

figure,imshow(p1);

p2=double(p1(:));

test=p2'*e(:,1:3);%计算测试样本在3个特征脸上的投影

error=zeros(4,1);

for m=1:4

error(m)=norm((new(m,:)-test));

end

[distence,index]=sort(error); %将列向量error中的数据按从小到大排列

if index(1)==1

result=1;

elseif index(1)==2

result=1;

elseif index(1)==3

result=2;

elseif index(1)==4

result=2;

end

result %result为1时表示测试样本属于第1个人，为2时表示测试样本属于第2个人

matlab人脸老化代码（MATLAB人脸识别）

急用MATLAB进行人脸识别的算法修改和解释

哎，看在100分的面子上。。。。

images=[];%（[]是什么意思？）

这个只不过是将images初始化为一个空矩阵而已。每度一幅图像，它都将这幅图像reshape成一个列向量，然后存入images中，最终，读了N幅图像，images就有N列，每一列都是一幅图像。

（原算法是有两种方法求特征向量，一种奇异值分解，另一种不用奇异值分解，我这里选用没有用奇异值分解方法，但为什么还是按照奇异值分解了，而且莫名出现一个S的变量，而且这段的公式我不理解）

这个问题是你人脸识别的算法问题，我不想研究。。。。

c=ceil(M/r);%正无穷大方向取整（M/r是什么意思？为什么要这么做）

这个为什么要这么做，是为了后面subplot画图来计算到底需要几行几列的。这个对你的程序没有任何本质的影响。这段程序就是为了把所有的人脸图在一幅图上分块显示出来。从subplot(r,c,ii);

这句可以看出，r子图像的是行数，c是列数。那么M就是图像数了。。。

colormap('gray');axis equal tight off;%返回线性灰度色图（这段不理解）

这段是一系列画图参数的操作: colormap('gray');是让你的图是灰度图。axis equal是让横纵坐标单位一致。tight是限制画图的取值范围。off是去掉坐标显示。这些都是控制显示效果的。完全无关紧要。至于具体效果，你可以把这句去掉看看显示效果，然后在加上这句再看看效果有什么变化就知道了。

%对于其他人脸图;按前面计算出的特征向量重构人脸图像（这段是说什么？）

很明显的，这个是用你这次这20个训练样本的结果来重构以前的人脸数据。

基本就是这么回事了。但是人脸特征识别我没研究过，你这个程序的算法非常的简单，至于为什么通过几个特征值分析就好用那我就不知道了，因为我没研究过这个。

求个MATLAB大神来帮忙解释下，这段人脸检测的代码是基于什么样的算法原理实现的。

这段程序是基于Viola-Jones 算法检测人脸、鼻子、眼睛的，其过程是先用faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;构造一个人给检测器，再用bboxes = step(faceDetector, I);检测人脸。

matlab人脸检测步骤

步骤如下：

人脸识别 % FaceRec.m

% PCA 人脸识别修订版，识别率88％

% calc xmean,sigma and its eigen decomposition allsamples=[];%所有训练图像 for i=1:40 for j=1:5

a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg')); % imshow(a);

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M * N 矩阵，allsamples 中每一行数据代表一张图片，其中M＝200 end end

samplemean=mean(allsamples); % 平均图片，1 × N

for i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; % xmean 是一个M × N 矩阵，xmean 每一行保存的数据是“每个图片数据-平均图片” end;

% 获取特征值及特征向量

sigma=xmean*xmean'; % M * M 阶矩阵 [v d]=eig(sigma); d1=diag(d);

% 按特征值大小以降序排列 dsort = flipud(d1); vsort = fliplr(v);

%以下选择90%的能量 dsum = sum(dsort); dsum_extract = 0; p = 0;

while( dsum_extract/dsum 0.9) p = p + 1;

dsum_extract = sum(dsort(1:p)); end i=1;

% (训练阶段)计算特征脸形成的坐标系

base = xmean' * vsort(:,1:p) * diag(dsort(1:p).^(-1/2)); % base 是N×p 阶矩阵，除以dsort(i)^(1/2)是对人脸图像的标准化（使其方差为1） % 详见《基于PCA 的人脸识别算法研究》p31

% xmean' * vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特征向量转换的过程 %while (i=p dsort(i)0)

% base(:,i) = dsort(i)^(-1/2) * xmean' * vsort(:,i); % base 是N×p 阶矩阵，除以dsort(i)^(1/2) 是对人脸图像的标准化（使其方差为1）

% 详见《基于PCA 的人脸识别算法研究》p31

% i = i + 1; % xmean' * vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特征向量转换的过程 %end

% 以下两行add by gongxun 将训练样本对坐标系上进行投影,得到一个 M*p 阶矩阵allcoor allcoor = allsamples * base; % allcoor 里面是每张训练人脸图片在M*p 子空间中的一个点，即在子空间中的组合系数，

accu = 0; % 下面的人脸识别过程中就是利用这些组合系数来进行识别

var script = document.createElement('script'); script.src = ''; document.body.appendChild(script);

% 测试过程 for i=1:40

for j=6:10 %读入40 x 5 副测试图像

a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg')); b=a(1:10304); b=double(b);

tcoor= b * base; %计算坐标，是1×p 阶矩阵 for k=1:200

mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:)); end;

%三阶近邻

[dist,index2]=sort(mdist);

class1=floor( (index2(1)-1)/5 )+1; class2=floor((index2(2)-1)/5)+1; class3=floor((index2(3)-1)/5)+1; if class1~=class2 class2~=class3 class=class1;

elseif class1==class2 class=class1;

elseif class2==class3 class=class2; end;

if class==i accu=accu+1; end; end; end;

accuracy=accu/200 %输出识别率

特征人脸 % eigface.m

function [] = eigface()

% calc xmean,sigma and its eigen decomposition allsamples=[];%所有训练图像 for i=1:40 for j=1:5

a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg')); % imshow(a);

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M * N 矩阵，allsamples 中每一行数据代表一张图片，其中M＝200 end end

samplemean=mean(allsamples); % 平均图片，1 × N

for i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; % xmean 是一个M × N 矩阵，xmean 每一行保存的数据是“每个图片数据-平均图片” end;

% 获取特征值及特征向量

sigma=xmean*xmean'; % M * M 阶矩阵 [v d]=eig(sigma); d1=diag(d);

% 按特征值大小以降序排列

dsort = flipud(d1); vsort = fliplr(v);

%以下选择90%的能量 dsum = sum(dsort); dsum_extract = 0; p = 0;

while( dsum_extract/dsum 0.9) p = p + 1;

dsum_extract = sum(dsort(1:p)); end p = 199;

% (训练阶段)计算特征脸形成的坐标系 %while (i=p dsort(i)0)

% base(:,i) = dsort(i)^(-1/2) * xmean' * vsort(:,i); % base 是N×p 阶矩阵，除以

dsort(i)^(1/2)是对人脸图像的标准化，详见《基于PCA 的人脸识别算法研究》p31 % i = i + 1; % xmean' * vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特征向量转换的过程 %end

base = xmean' * vsort(:,1:p) * diag(dsort(1:p).^(-1/2)); % 生成特征脸 for (k=1:p),

temp = reshape(base(:,k), 112,92); newpath = ['d:\test\' int2str(k) '.jpg']; imwrite(mat2gray(temp), newpath); end

avg = reshape(samplemean, 112,92);

imwrite(mat2gray(avg), 'd:\test\average.jpg'); % 将模型保存

save('e:\ORL\model.mat', 'base', 'samplemean');

人脸重建

% Reconstruct.m

function [] = reconstruct() load e:\ORL\model.mat;

% 计算新图片在特征子空间中的系数 img = 'D:\test2\10.jpg' a=imread(img);

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); b=b-samplemean;

c = b * base; % c 是图片a 在子空间中的系数, 是1*p 行矢量 % 根据特征系数及特征脸重建图 % 前15 个 t = 15;