SR（稀疏表示）人脸识别

写在最前面的，我写的这思路大概率不对。

参考文章：

关于SR不错的介绍：传送术

稀疏表示的实现例子：https://www.cnblogs.com/denny402/p/5016530.html

思路分析：

（大概率不对）

1、利用PCA得到的特征向量做字典

2、取训练集乘以该特征向量，得到在字典空间下的系数

3、测试集乘以该特征向量，此结果与2做内积，内积最大值的位置所属图片的类别即为该测试图片的分类。

代码实现：

PCA得到特征向量U的方法请看上篇：http://blog.csdn.net/qq_38712026/article/details/79023430

   %%做字典学习USR = trainset * U(:,1:100);%训练集降维到100维，并将其作为字典USR_norm=USR*diag(1./sqrt(sum(USR.^2)));  %字典原子单位化，即每列的norm为1test = zeros(120,50*40);SR_success = 0;for l =  14 :14:img_num %取每个人的最后一张照片做测试。SR_image_name = img_path_list(l).name;% 图像名img =  imread(strcat(file_path,SR_image_name));img = double(img);k = l/14;test(k, :) = img(:); test(k,:) = test(k,:)/norm(test(k,:));%单位化X = test(k,:);X = X * U(:,1:100);%测试集降维到100维residual=X'; %测试集求转置L=100;%稀疏度index=zeros(L,100);for i=1:Lproj=USR_norm*residual;%Usr_norm转置与residual相乘，得到与residual与USR_norm每一行的内积值[MaxVal,pos]=max(proj);%找到内积最大值的位置pos=pos(1);%若最大值不止一个，取第一个%index(i)=pos;%将这个位置存入索引集的第j个值%下面注释的内容是求残差，老报错。。不过好像也用不到，先挖坑吧。。。%USR_t = USR_norm(:,index(1:i));%a=pinv(USR_norm(:,index(1:i))*X);%indx(1:j)表示第一列前j个元素，pinv 表示伪逆矩阵，即求不是方阵的逆阵，好像叫广义逆阵吧。。%residual=X-USR_norm(:,index(1:i))*a;    % res=norm(residual);% if res< 1e-6%   break;%endendlocate = ceil(pos/13);%除以13上取整，即为所属图片类if(locate<10)locate = num2str(locate);locate = strcat('00',locate);elseif (locate<100)locate = num2str(locate);locate = strcat('0',locate);elselocate = num2str(locate);endname = SR_image_name(1:3);%取当前图片的前三位用于判断是否分类正确if strcmp(name,locate)SR_success = SR_success + 1;endend

最后再说一句，这个真的可能不对啊。。这篇看看就好，认真你就输了。。。。

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