K-L变换的一般步骤是：1、读入图像、形成数据矩阵（每个样本为1*64）2、标准化数据 3、求协方差矩阵 4、计算协方差矩阵的特征根及特征向量 5、选出最大10个特征值对应的特征向量构成变换矩阵 6、求每个样本在特征空间的表示
matlabkl变换题⽬,K-L变换及例题技术分析.ppt 第7章 基于K-L展开式的特征提取 7.1 K-L变换的定义与性质 7.2 K-L变换特征提取的原理及应⽤ 7.3 利⽤K-L变换进⾏⼈脸识别 实现特征提取的途径 考虑利⽤线性变换的⽅式实现降维 本质上说是⾼维→低维的投影 形式上可看是原始向量各分量的...
传统主成成份分析方法的基本原理是:利用K-L变换抽取人脸的主要成分,构成特征脸空间,识别时将测试图像投影到此空间,得到一组投影系数,通过与各个人脸图像比较进行识别。 对于一幅M*N的人脸图像,将其每列相连构成一个大小为D=M*N维的列向量。D就是人脸图像的维数,即是图像空间的维数。 设n是训练样本的数目;Xj表...
KL 变换实习matlab代码 K_L变换 K-L变换·定义 以矢量信号X的协方差矩阵Ф的归一化正交特征矢量q所构成的正交矩阵Q，来对该矢量信号X 做正交变换Y=QX，则称此变换为K-L变换（K-LT或KLT），K-LT是Karhuner-Loeve变换的简称，有的文献资料也写作KLT。可见，要实现KLT，首先要从信号求出其协方差矩阵Ф，再由...
本次使用的是PCA(主成分分析法)其原理是:利用K-L变换抽取人脸的主要成分,构成特征脸空间,识别时将测试图像投影到此空间,得到一组投影系数,通过与各个人脸图像比较进行识别。 对于一幅M*N的人脸图像,将其每列相连构成一个大小为D=M*N维的列向量。D就是人脸图像的维数,即是图像空间的维数。设n是训练样本的数目...
whu模式识别K-L变换matlab代码实现,以矢量信号X的协方差矩阵Ф的归一化正交特征矢量q所构成的正交矩阵Q,来对该矢量信号X做正交变换Y=QX, 代码片段和文件信息 T=imread(‘B1.tif‘);x1=T(::1);T=imread(‘B2.tif‘);x2=T(::1);T=imread(‘B3.tif‘);x3=T(::1);T=imread(‘B4.tif‘);x4=...
K-L变换的思想:利用K-L变换确定相应的人脸基图像,再反过来用这些基图像对人脸图像库中的所有人脸图像进行K-L变换,从而得到每幅图像的参数向量并将每幅图的参数向量存起来。在识别时,先对一张所输入的脸图像进行必要的规范化,再进行K-L变换分析,得到其参数向量。将这个参数向量与库中每幅图的参数向量进行比较,...
K_L变换K-L变换·定义以矢量信号X的协方差矩阵Ф的归一化正交特征矢量q所构成的正交矩阵Q,来对该矢量信号X做正交变换Y=QX,则称此变换为K—L变换(K-LT或KLT),K-LT是Karhuner—Loeve变换的简称,有的文献资料也写作KLT。可见,要实现KLT,首先要从信号求出其协方差矩阵Ф,再由Ф求出正交矩阵Q。Ф的求法与...
K-L变换实现,需要仿真的可以下载用。 代码片段和文件信息 clear;load MALE.txtload FEMALE.txtdata1=[MALE];data2=[FEMALE];data=[MALE;FEMALE]; k1=mean(data1); %第一类均值 k2=mean(data2); %第二类均值 k=mean(data);R1=cov(data1(:1)data1(:2)); %协方差矩阵R2=cov(data2(:1)data2(...
figure;plot(KLCoefR(1,:),KLCoefR(2,:),'ko'),title('K-L变换行压缩'); xlabel('第一主成分得分');ylabel('第二主成分得分'); Y=P(:,1:2)*KLCoefR(1:2,:)+averagex;%重建 forj=1:N outImage=reshape(Y(:,j),h,w); %top=max(outImage(:)); ...