急用MATLAB进行人脸识别的算法修改和解释我查到一段MATLAB进行人脸识别的算法,但是有些内容不理解,而且部分算法有问题.希望高手能够指出并修改,有问题的地方都在%后的括号中写出.我的训

急用MATLAB进行人脸识别的算法修改和解释我查到一段MATLAB进行人脸识别的算法,但是有些内容不理解,而且部分算法有问题.希望高手能够指出并修改,有问题的地方都在%后的括号中写出.我的训
急用MATLAB进行人脸识别的算法修改和解释
我查到一段MATLAB进行人脸识别的算法,但是有些内容不理解,而且部分算法有问题.希望高手能够指出并修改,有问题的地方都在%后的括号中写出.我的训练图集有20张图.
算法如下：
%读取图像矩阵
images=[];%（[]是什么意思?）
for i=1:20
str=strcat(int2str(i),'.jpg');%连接字符串形成图像的文件名.
img=imread(str);
[rows cols]=size(img);%获得图像的行和列值.
temp=reshape(img,rows*cols,1);%创建一个(N1*N2)×1矩阵.
images=[images temp];%完成循环后的images矩阵是一个（N1*N2）×20的矩阵
end
%计算均值脸
m=mean(images,2);%按矩阵的行元素求和再除以列数,形成包含每一行的平均值的列向量
mn=reshape(m,[rows cols]);%将均值脸矩阵按原图像大小调整.
imshow(mn,[]);
%求特征值和特征向量
%方法一：用SVD函数实现
[ev,ed,v]=svd(X,0);
ed=diag(ed).^2;
base=ev(:,1:M);
%方法二,不用SVD函数实现
images=double(images);
for i=1:20
images(:,i)=(images(:,i)-m);
end
X=images'*images;
[V D]=eig(X);%计算特征值和特征向量,D为特征值,V为特征向量.
[eigenV Order]=sort(diag(D));%将特征值对角矩阵转换为列向量eigenV,再从小到大排序.
eigenV=flipud(eigenV);%按eigenV相反顺序排列,即从大到小排列.
Order2=flipud(Order);
pc=V(:,Order2);%得到特征向量.
for i=1:20
base(:,i)=eigenV(i)^(-0.5)*S*pc(:,i);%按奇异值分解法计算协方差矩阵的特征向量（原算法是有两种方法求特征向量,一种奇异值分解,另一种不用奇异值分解,我这里选用没有用奇异值分解方法,但为什么还是按照奇异值分解了,而且莫名出现一个S的变量,而且这段的公式我不理解）
end
%显示M个样本的特征脸：
figure;
r=floor(sort(M));%负无穷大方向取整
c=ceil(M/r);%正无穷大方向取整（M/r是什么意思?为什么要这么做）
for ii=1:20
subplot(r,c,ii);
imagesc(reshape(base(:,ii),[rows cols]));%调整特征向量大小到灰度图像范围内显示.
colormap('gray');axis equal tight off;%返回线性灰度色图（这段不理解）
title(['Eigen Image'num2str(ii)]);
end
%对于其他人脸图;按前面计算出的特征向量重构人脸图像（这段是说什么?）
load face_image img_test;
img_test=reshape(img_test,[rows*cols size(img_test,2)]);
for tt=[1 2]
y=base'*(img_test(:,tt)-mean);
recon=base*y+mean;
end
%两幅人脸重构图像.
我还希望添加用某一幅图找出其再训练集中对应的图的算法,希望大侠能够解答,毕业设计急用!

急用MATLAB进行人脸识别的算法修改和解释我查到一段MATLAB进行人脸识别的算法,但是有些内容不理解,而且部分算法有问题.希望高手能够指出并修改,有问题的地方都在%后的括号中写出.我的训
哎,看在100分的面子上.
images=[];%（[]是什么意思?）
这个只不过是将images初始化为一个空矩阵而已.每度一幅图像,它都将这幅图像reshape成一个列向量,然后存入images中,最终,读了N幅图像,images就有N列,每一列都是一幅图像.
（原算法是有两种方法求特征向量,一种奇异值分解,另一种不用奇异值分解,我这里选用没有用奇异值分解方法,但为什么还是按照奇异值分解了,而且莫名出现一个S的变量,而且这段的公式我不理解）
这个问题是你人脸识别的算法问题,我不想研究.
c=ceil(M/r);%正无穷大方向取整（M/r是什么意思?为什么要这么做）
这个为什么要这么做,是为了后面subplot画图来计算到底需要几行几列的.这个对你的程序没有任何本质的影响.这段程序就是为了把所有的人脸图在一幅图上分块显示出来.从subplot(r,c,ii);
这句可以看出,r子图像的是行数,c是列数.那么M就是图像数了.
colormap('gray');axis equal tight off;%返回线性灰度色图（这段不理解）
这段是一系列画图参数的操作: colormap('gray');是让你的图是灰度图.axis equal是让横纵坐标单位一致.tight是限制画图的取值范围.off是去掉坐标显示.这些都是控制显示效果的.完全无关紧要.至于具体效果,你可以把这句去掉看看显示效果,然后在加上这句再看看效果有什么变化就知道了.
%对于其他人脸图;按前面计算出的特征向量重构人脸图像（这段是说什么?）
很明显的,这个是用你这次这20个训练样本的结果来重构以前的人脸数据.
基本就是这么回事了.但是人脸特征识别我没研究过,你这个程序的算法非常的简单,至于为什么通过几个特征值分析就好用那我就不知道了,因为我没研究过这个.