人眼識(shí)別-免費(fèi)閱讀
【正文】 Recognized_index = (Recognized_index 1) * Class_population + 1。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%計(jì)算歐幾里得幾何距離%%%%%%%%%%%%%%%%Euc_dist = []。temp = InputImage(:,:,1)。 * (Ti m_database)for i = 1: Class_number * Class_population ProjectedImages_Fisher(:,i) = V_Fisher39。161。196。205。228。200。177。計(jì)算fisher判別準(zhǔn)則，目標(biāo)是獲取最大類間離散度和最小類內(nèi)離散度%%%%%%%%%%%%206。Sw = zeros( Class_number, Class_number)。dig = fliplr(max(D))。 %總訓(xùn)練樣本的數(shù)目%%%%%計(jì)算均值%%%%%m_database = mean(T,2)。 [irow icol] = size(img)。for i = 1 : Train_Number str = int2str(i)。%%%%%%%%統(tǒng)計(jì)文件數(shù)%%%%%%%%%%%%%for i = 1:size(TrainFiles,1) if not(strcmp(TrainFiles(i).name,39。Fisher法的核心為二字：投影。fisher分類器是一種幾何分類器, 包括線性分類器和非線性分類器。【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容】 ； ； 。由于視頻監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù)，以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。這個(gè)投影變換恰是我們所尋求的解向量，這是fisher算法的基本問題。接著，它把這些一維列向量組合到一行里面構(gòu)造出二維向量T，即每個(gè)單元的信息量是一幅圖片這個(gè)函數(shù)將源圖像提取成特征臉，然后比較它們之間的歐幾里得距離PCA提取特征值Fisher分類器設(shè)計(jì)。39。)。B. 第二部分：FisherfaceCorefunction [m_database V_PCA V_Fisher ProjectedImages_Fisher Class_number Class_population] = FisherfaceCore(T)%%%%%%%%返回值注釋%%%%%%%%%%%%m_database (M*Nx1)維的訓(xùn)練樣本均值%V_PCA (M*Nx(PC)訓(xùn)練樣本協(xié)方差的特征向量%V_Fisher ((PC)x(C1)) 最大的（C1）維J = inv(Sw) * Sb的特征矩陣%ProjectedImages_Fisher ((C1)xP)維訓(xùn)練樣本，這些樣本從fisher線性空間中提取%%%%%基本量賦值 %%%%%%%%%Class_number=(size(
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