灰度投影代码matlab-LDA-Face-Recognition:LDA-人脸识别
投影投影代码matlab
LDA-人脸识别
程序
编程步骤：
图像的初始大小是一个大小为
128x128x3
的矩阵，对应于图像的
rgb
强度值。
对于所有计算，使用图像的灰度值，它将每个图像的维度减少到
128x128x1
矩阵。
由于在
128x128
矩阵上执行矩阵计算在平均配置的
PC
上很耗时，因此我调整了图像大小并为
40x40
矩阵、64x64
矩阵和
96x96
矩阵执行了计算。
然后将每个图像表示为向量形式，重塑原始图像矩阵执行此任务。
现在，每个图像都由一个
1600x1
的向量表示（对于
40x40
大小的图像）。
我们需要每个类的均值来计算类内散布矩阵。
一旦为该特定类计算了平均值，我们通过对集合中的每个
x
求和
Pr(C)
(xm)
(xm)'
来计算类内散布。
（x
=
训练集中的每个图像，m
=
图像的平均值）
为了计算类内散布的总数，我们将所有类的所有类内散布矩阵相加。
现在要计算类间散布，我们需要所有类的平均值和
300
个类的总平均值。
之间的散布矩阵由每个类别的求和
Pr(C)*(mm
)*(mm
)'
形成（m
=
该类别的平均值，m`
=
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资源详情
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