% 测试过程
for i=1:40
for j=6:10 %读入40 x 5 副测试图像
a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg'));
b=a(1:10304);
b=double(b);
tcoor= b * base; %计算坐标，是1×p 阶矩阵
for k=1:200
mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:));
end;
%三阶近邻
[dist,index2]=sort(mdist);
class1=floor( (index2(1)-1)/5 )+1;
class2=floor((index2(2)-1)/5)+1;
class3=floor((index2(3)-1)/5)+1;
if class1~=class2 && class2~=class3
class=class1;
elseif class1==class2
class=class1;
elseif class2==class3
class=class2;
end;
if class==i
accu=accu+1;
end;
end;
end;
accuracy=accu/200 %输出识别率
特征人脸
% eigface.m
function [] = eigface()
% calc xmean,sigma and its eigen decomposition
allsamples=[];%所有训练图像
for i=1:40
for j=1:5
a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg'));
% imshow(a);
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M * N 矩阵，allsamples 中每一行数 据代表一张图片，其中M＝200
end
end
samplemean=mean(allsamples); % 平均图片，1 × N
for i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; % xmean 是一个M × N 矩阵，xmean 每一行保存的数据是“每个图片数据-平均图片”
end;
% 获取特征值及特征向量
sigma=xmean*xmean'; % M * M 阶矩阵
[v d]=eig(sigma);
d1=diag(d);
% 按特征值大小以降序排列
