% calc xmean,sigma and its eigen decomposition
allsamples=[];%所有訓練圖像
for i=1:40
for j=1:5
a=imread(strcat('D:\rawdata\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.pgm'));
% imshow(a);
b=a(1:112*92); % b是行矢量 1×N，其中N＝10304，提取順序是先列後行，即從上到下，從左到右
b=double(b);
allsamples=[allsamples; b]; % allsamples 是壹個M * N 矩陣，allsamples 中每壹行數據代表壹張圖片，其中M＝200
end
end
samplemean=mean(allsamples); % 平均圖片，1 × N
for i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; % xmean是壹個M × N矩陣，xmean每壹行保存的數據是“每個圖片數據-平均圖片”
end;
sigma=xmean*xmean'; % M * M 階矩陣
[v d]=eig(sigma);
d1=diag(d);
[d2 index]=sort(d1); %以升序排序
cols=size(v,2);% 特征向量矩陣的列數
for i=1:cols
vsort(:,i) = v(:, index(cols-i+1) ); % vsort 是壹個M*col(註:col壹般等於M)階矩陣，保存的是按降序排列的特征向量,每壹列構成壹個特征向量
dsort(i) = d1( index(cols-i+1) ); % dsort 保存的是按降序排列的特征值，是壹維行向量
end %完成降序排列
%以下選擇90%的能量
dsum = sum(dsort);
dsum_extract = 0;
p = 0;
while( dsum_extract/dsum < 0.9)
p = p + 1;
dsum_extract = sum(dsort(1:p));
end
i=1;
% (訓練階段)計算特征臉形成的坐標系
while (i<=p && dsort(i)>0)
base(:,i) = dsort(i)^(-1/2) * xmean' * vsort(:,i); % base是N×p階矩陣，除以dsort(i)^(1/2)是對人臉圖像的標準化，詳見《基於PCA的人臉識別算法研究》p31
i = i + 1;
end
% add by wolfsky 就是下面兩行代碼，將訓練樣本對坐標系上進行投影,得到壹個 M*p 階矩陣allcoor
allcoor = allsamples * base;
accu = 0;
% 測試過程
for i=1:40
for j=6:10 %讀入40 x 5 副測試圖像
a=imread(strcat('D:\rawdata\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.pgm'));
b=a(1:10304);
b=double(b);
tcoor= b * base; %計算坐標，是1×p階矩陣
for k=1:200
mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:));
end;
%三階近鄰
[dist,index2]=sort(mdist);
class1=floor( index2(1)/5 )+1;
class2=floor(index2(2)/5)+1;
class3=floor(index2(3)/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 %輸出識別率
函數調用是定義函數，然後用函數名進行調用就可以了
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