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老师给了我一个人脸库,是644*400的,一共40张脸,每个10张图片,现要求我用40张脸的前5个图片进行训练,后5个图片进行识别。
我用MDA降维,即将D(这里D=644)维空间的投影到C-1(这里C=40)维上,关键就是Y=W'*X, 这里W的选取,我不太会,书上说W的选取关键是方向的选取,它要使得投影以后类内最大程度聚合,同时类间最大程度分离。
书中说了最优矩阵W的列向量是 Sb*Wi=a*Sw*Wi 最大特征值对应的特征向量 其中Sb是类内散布矩阵 Sw是类间散布矩阵
我的问题是:
1 求最大特征值对应的特征向量不会(前面有贴有这问题,但是我照样没改出来 -_-)
2 我求的W应该是644*39的,因为降到39维空间,可是最大特征值对应的特征向量应该就是一个列向量 (即644*1的),感 觉不大对
3 我的程序还老出现“Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
Results may be inaccurate. RCOND = 3.631628e-022.”
我的问题代码:
load orl_faces %加载orl数据库faces
a=faces; %644*400
%取出所有训练图像y 是644*200
y=[];
for i=1:40
for j=1:5 %相当于 for(i=0;i<mm;i++)
y=[y a(:,(i-1)*10+j)];
end
end
%估计总体的协差阵ST
a2=y'; %转置
yy=mean(a2); %求均值,yy:1*644
xmean=[];
for i=1:5*40
xmean=[xmean; a2(i,:)-yy];
end
xmean= xmean'
M= xmean* xmean';
M=(1/5*40)*M; % M为总体协差阵 M是ST
%求SB
x=[];
ymean=[];
for i=1:40
for j=1:5 %相当于 for(i=0;i<5;i++)
x=[x a(:,(i-1)*10+j)];
end
a1=x'; %转置
xx=mean(a1); %求均值,xx:1*644
ymean=[ymean;a1(i,:)-xx];
end
ymean= ymean'
N= ymean* ymean';
N=(1/40)*N;%N是SB
S=M-N;
%求a3最大特征值对应的特征向量 这段是对这论坛里贴修改的
a3=zeros(644);
f=inv(S);%算矩阵SW的逆矩阵
a3=f*N;
[e,r]=eval( ['eigs(a', num2str(3), ')'] );
eval( [' tbmax',num2str(3),'=max(r(:))'] )
eval( [' tbvector',num2str(3),'=e(:,1)'] )
w=tbvector3;
B=w'*x;%将D维的X投影到C-1维的Y上
%输入查询图像p
accu=0;
for m=1:40
for n=6:10
p=a(:,(m-1)*10+n);
%计算查询图象p的投影坐标
Q=w'*p;
% 计算出p与所有样本图象X间的欧几里得距离
distance=[];
for k=1:size(B,2)
e=Q-B(:,k);
temp=sqrt(sum(e.^2));
mag=temp;
distance=[distance mag]; %数组distance存放距离
end
[dist index2]=sort(distance);
%最近邻域判别法
class=ceil(index2(1)/5); % ceil向正取整,class:距离最近的类别
if class==m;
accu=accu+1; %记录识别成功次数
end
end
end
accuracy=(accu/200)*100
这段代码的错误应该从“%估计总体的协差阵ST”到“B=w'*x;%将D维的X投影到C-1维的Y上”之间
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mda.m
1.76 KB, 下载次数: 10
MDA问题代码
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