基于PCA与KPCA的SVM人脸识别程序含数据集，有界面，可直接运行.zip

%用KPCA进行人脸识别的Matlab代码 
global h_axes1;
global h_axes2;
global edit2;
h_f=figure（‘name‘‘KPCA人脸识别系统‘‘position‘[300200600400]）;
%clf reset;%clf 清除当前的图像的所有自图像，Reset重新设置图像的目标属性为默认值
set（h_f‘defaultuicontrolfontsize‘12）;
set（h_f‘defaultuicontrolfontname‘‘宋体‘）;

h_axes1=axes（‘parent‘h_f‘position‘[0.20.280.250.56]‘Unit‘‘normalized‘‘visible‘‘on‘）;
h_axes2=axes（‘parent‘h_f‘position‘[0.550.280.250.56]‘Unit‘‘normalized‘‘visible‘‘on‘）;

figcolor=get（h_f‘color‘）;
edit2=uicontrol（h_f‘style‘‘text‘‘position‘[15033030040]...
    ‘backgroundcolor‘figcolor）;%动态变化提示
button_open=uicontrol（h_f‘style‘‘push‘‘string‘‘选择照片‘...
‘position‘[250 40 100 50]‘callback‘‘GUIopen‘）;
button_recg=uicontrol（h_f‘style‘‘push‘‘string‘‘测试准确率‘...
    ‘position‘[100 40 100 50]‘callback‘‘face‘）;
button_match=uicontrol（h_f‘style‘‘push‘‘string‘‘KPCA图像识别‘...
    ‘position‘[400 40 100 50]‘callback‘‘GUIrecg‘）;
set（edit2‘string‘‘读取训练数据并训练....‘）
drawnow
allsamples=[];%所有训练图像 
for i=1:40 
    for j=6:10
      a=imread（strcat（‘Datas‘num2str（i）‘‘num2str（j）‘.pgm‘））; 
      %a=imread（strcat（‘./Data/s‘num2str（i）‘/‘num2str（j）‘.jpg‘））;
      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200 * 10304 矩阵，allsamples 中每一行数据代表一张图片。
  end 
end 
 
cov_size=size（allsamples1）; 
train_num=cov_size; 
patterns=allsamples; 
for i=1:cov_size 
  for j=i:cov_size 
    K（ij） =（patterns（i:）*patterns（j:）‘+1）^0.7; 
    K（ji） = K（ij）; %核函数是对称的
  end 
end 
unit = ones（cov_size cov_size）/cov_size; 
K_n = K - unit*K - K*unit + unit*K*unit; %改变核矩阵以实现数据在高维空间去均值
 
[evecsevals] = eig（K_n）; %求去均值后的核矩阵的特征值、特征向量
evals = real（diag（evals））; %取特征值实部
[l1l2]=sort（-1*evals‘）; 
evals=l1*（-1）; 
evecs=evecs（:l2）; % 取排序后特征值对应的特征向量
for i=1:cov_size %因为K为满秩矩阵
  evecs（:i） = evecs（:i）/（sqrt（evals（i）））; %这样可以使特征空间中协方差矩阵C的特征向量归一化
end 
 
 
%  90%的贡献率 
dsum = sum（evals）; 
    dsum_extract = 0; 
    p = 0; 
    while（ dsum_extract/dsum < 0.9） 
        p = p + 1; 
        dsum_extract = sum（evals（1:p））; 
    end 
 

max_ev=p; 
 
 
unit_train = ones（train_numcov_size）/cov_size; 
 
for i=1:train_num 
  for j=1:cov_size 
    K_train（ij） =（patterns（i:）*patterns（j:）‘+1）^0.7; 
  end 
end 
K_train_n = K_train - unit_train*K - K_train*unit + unit_train*K*unit; 
features = zeros（train_num max_ev）; 
features = K_train_n * evecs（:1:max_ev）; % 训练样本在特征空间的投影
 
 
allcoor = features; 
 
 
 
accu=0; 
% 测试过程 
for i=1:40 
    for j=1:5 %读入40 x 5 副测试图像 
        a=imread（strcat（‘Datas‘num2str（i）‘‘num2str（j）‘.pgm‘））; 
        %a=imread（strcat（‘./Data/s‘num2str（i）‘/‘num2str（j）‘.jpg‘））;
        b=a（1:10304）; 
        b=double（b）; 
        unit_test = ones（1cov_size）/cov_size; 
        K_test = zeros（1cov_size）;  
      for j=1:cov_size 
        K_test（j） = （b*patterns（j:）‘+1）^0.7; 
      end 
 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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