ICA人臉識別算法實例matlab源碼

1、ICA人臉識別算法實例matlab源碼.txt32因為愛心，流浪的人們才能重返家園；因為愛心，疲憊的靈魂才能活力如初?？释麗坌?，如同星光渴望彼此輝映；渴望愛心，如同世紀之歌渴望永遠被唱下去。% 初始化 % clc;clear all;close all; % 讀入原始圖像，混合，并輸出混合圖像 % % 讀入混合前的原始圖片并顯示 t=0:1/100:9; I1=sin(t); I2=randn(1,901); I3=square(4*t); subplot(4,3,1),plot(I1),title(輸入信號1), subplot(4,3,2),plot(I2),title(輸入信號2), s

2、ubplot(4,3,3),plot(I3),title(輸入信號3), % 將其組成矩陣 S=I1;I2;I3; % 圖片個數(shù)即為變量數(shù)，圖片的像素數(shù)即為采樣數(shù) % 因此S_all是一個變量個數(shù)采樣個數(shù)的矩陣 Sweight=randn(size(S,1); % 取一隨機矩陣，作為信號混合的權矩陣 MixedS=Sweight*S; % 得到三個混合信號矩陣 % 將混合矩陣重新排列并輸出 subplot(4,3,4),plot(MixedS(1,:),title(混合信號1), subplot(4,3,5),plot(MixedS(2,:),title(混合信號2), subplot(4,3

3、,6),plot(MixedS(3,:),title(混合信號3), MixedS_bak=MixedS; % 將混合后的數(shù)據(jù)備份，以便在恢復時直接調用 % 標準化 % MixedS_mean=zeros(3,1); for i=1:3 MixedS_mean(i)=mean(MixedS(i,:); end % 計算MixedS的均值 for i=1:3 for j=1:size(MixedS,2) MixedS(i,j)=MixedS(i,j)-MixedS_mean(i); end end % 白化 % MixedS_cov=cov(MixedS); % cov為求協(xié)方差的函數(shù) E,D=

4、eig(MixedS_cov); % 對圖片矩陣的協(xié)方差函數(shù)進行特征值分解 Q=inv(sqrt(D)*(E); % Q為白化矩陣 MixedS_white=Q*MixedS; % MixedS_white為白化后的圖片矩陣 IsI=cov(MixedS_white); % IsI應為單位陣 %FASTICA算法 % X=MixedS_white; % 以下算法將對X進行操作 VariableNum,SampleNum=size(X); numofIC=VariableNum; % 在此應用中，獨立元個數(shù)等于變量個數(shù) B=zeros(numofIC,VariableNum); % 初始化列向量

5、w的寄存矩陣,B=b1 b2 . bd for r=1:numofIC % 迭代求取每一個獨立元 i=1;maxIterationsNum=100; % 設置最大迭代次數(shù)（即對于每個獨立分量而言迭代均不超過此次數(shù)） IterationsNum=0; b=rand(numofIC,1)-.5; % 隨機設置b初值 b=b/norm(b); % 對b標準化 while i=maxIterationsNum+1 if i = maxIterationsNum % 循環(huán)結束處理 fprintf(n第%d分量在%d次迭代內并不收斂。, r,maxIterationsNum); break; end bO

6、ld=b; a2=1; u=1; t=X*b; g=(exp(2.*t)-1)./(exp(2.*t)+1); dg=4*exp(2.*t)./(exp(2.*t)+1).2; b=(1-u)*t*g*b+u*X*g)/SampleNum-mean(dg)*b; % 核心公式，參見理論部分公式2.52 b=b-B*B*b; % 對b正交化 b=b/norm(b); if abs(abs(b*bOld)-1)1e-9 % 如果收斂，則保存b B(:,r)=b; break; end i=i+1; end end % 數(shù)據(jù)復原并構圖 % ICAedS=B*Q*MixedS_bak; % 參見理論部分公式2.55 % 將混合矩陣重新排列并輸出 subplot(4,3,7),plot(ICAedS(1,:),title(ICA輸出信號1), subplot(4,3,8),plot(ICAedS(2,:),title(ICA輸出信號2), subplot(4,3,9),plot(ICAedS(3,:),tit