最簡單的人臉識別

來了來了

**貼出：網路上的其他版本bug很模糊，這份筆記貼進軟體就能實現

介紹啊！

這一步是解決資料讀取問題，將資料匯入

%檔案1

function imgdata =
imgdata()
%用法：  imgdata =
imgdata()
;%分別匯入
pic1 =
rgb2gray
(imread
('d:\個人檔案\指令碼檔案\matlab\facemodels\faceres\face1.jpg'))
; pic1 =
imresize
(pic1,
[150
,150])
;%讀取轉換為灰度值，尺寸大小設定為長150，寬150
pic2 =
rgb2gray
(imread
('d:\個人檔案\指令碼檔案\matlab\facemodels\faceres\face2.jpg'))
; pic2 =
imresize
(pic2,
[150
,150])
;%讀取轉換為灰度值，尺寸大小設定為長150，寬150
pic3 =
rgb2gray
(imread
('d:\個人檔案\指令碼檔案\matlab\facemodels\faceres\face3.jpg'))
; pic3 =
imresize
(pic3,
[150
,150])
;%讀取轉換為灰度值，尺寸大小設定為長150，寬150
pic4 =
rgb2gray
(imread
('d:\個人檔案\指令碼檔案\matlab\facemodels\faceres\face4.jpg'))
; pic4 =
imresize
(pic4,
[150
,150])
;%讀取轉換為灰度值，尺寸大小設定為長150，寬150
pic5 =
rgb2gray
(imread
('d:\個人檔案\指令碼檔案\matlab\facemodels\faceres\face5.jpg'))
; pic5 =
imresize
(pic5,
[150
,150])
;%讀取轉換為灰度值，尺寸大小設定為長150，寬150
pic6 =
rgb2gray
(imread
('d:\個人檔案\指令碼檔案\matlab\facemodels\faceres\face6.jpg'))
; pic6 =
imresize
(pic6,
[150
,150])
;%讀取轉換為灰度值，尺寸大小設定為長150，寬150
pic7 =
rgb2gray
(imread
('d:\個人檔案\指令碼檔案\matlab\facemodels\faceres\kuanleung.jpg'))
; pic7 =
imresize
(pic7,
[150
,150])
;%讀取轉換為灰度值，尺寸大小設定為長150，寬150
[m,n]
=size
(pic1)
;%取大小
% 下面採用乙個細胞體結構的資料型別儲存多個矩陣
pic_all =
;%放入同乙個細胞體中
for i=1:
7%這個引數是pic_all的大小，為7
%把m*n的矩陣變換成1
*(m*n)的矩陣
imgdata
(i,:)=
reshape
(pic_all,1
,m*n)
;end
%講資料範圍縮小到0到1之間
imgdata =
double
(imgdata)
/255
;%輸出預處理的

%檔案2

function facefind =
facefind
(cell_all,img2find)
%細胞結構體的呼叫
img_all = cell_all
;[m1,n1]
=size
(img_all)
;v = cell_all
;d = cell_all
;%namud =
0.5;
%縮小的倍數
%對需要識別的影象進行灰度等的處理
%pic =
rgb2gray
(img2find)
;%灰度處理
pic = img2find
pic =
imresize
(pic,
[150
,150])
;%變換大小
[m2,n2]
=size
(pic)
; pic =
reshape
(pic,
1,m2*n2)
;%重新排列
pic =
double
(pic)
/255
;       
pic_done = pic*v*d;
%處理完的資料
%% 歸一化  --》避免運算出現特別大的資料
ma =
max(
max(pic_done));
mi =
min(
min(pic_done));
pic_done = pic_done/
(ma - mi);%
%for i=
1:m1
% 歸一化  --》避免運算出現特別大的資料
ma1 =
max(
img_all
(i,:))
;    mi1 =
min(
img_all
(i,:))
;img_all
(i,:)=
img_all
(i,:)/
(ma1 - mi1)
;%求範數--》把他們之間的幾何距離作為評判與哪乙個人臉最近的標準
error
(i)=
norm
(img_all
(i,:
)-pic_done)
;end
%找到其中最近的就認為是所要識別的人臉
facefind =
find
(error ==
min(error));
% facefind = error;

%檔案3

function cell_all =
pca(img,k)
%reshape函式：改變句矩陣的大小，矩陣的總元素個數不能變
%img =[1
,2;2
,1;3
,3;3
,6;6
,3];
% k =2;
% img =
double
(img)
;[m,n]
=size
(img)
;%取大小
img_mean =
mean
(img)
;%求每列平均值
img_mean_all =
repmat
(img_mean,m,1)
;%複製m行平均值至整個矩陣
z = img - img_mean_all;
t = z'*z;
%協方差矩陣    
[v,d]
=eigs
(t,k)
;%計算t中最大的前k個特徵值與特徵向量
img_new = img*v*d;
%低維度下的各個臉的資料
cell_all =
;

%檔案4

%開始呼叫
pic8 =
rgb2gray
(imread
('d:\個人檔案\指令碼檔案\matlab\facemodels\faceres\kunleung_shiyan.jpg'))
; ic8 =
imresize
(pic8,
[150
,150])
;%讀取要識別的影象，進行重新尺寸設定為長150，寬150
imgdata =
imgdata()
k =3
%提取主成分的數量
cell_all =
pca(imgdata,k)
facefind =
facefind
(cell_all,pic8)
%進行誤差匹配，選擇誤差最小的
%imshow
(facefind,
)

本人頭像就不貼了

注意：識別物體，如水杯，效果不佳

matlab 簡單的人臉識別

如下 clc clear all close all 載入影象 endbw im2bw i,graythresh i 二值化 figure subplot 2,3,1 imshow img title 原影象 fontweight bold subplot 2,3,2 imshow i title ...

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