Question

我正在尝试在Matlab中实现一个非常基本的特征脸计算。它有点工作，但我只得到两个有意义的特征值 - 其余的都是零。相应的特征向量似乎是正确的，因为大多数特征向量在转换为图像时会显示特征脸。

那么为什么我的大部分特征值为零？我需要它们与零不同，以便通过它们的重要性（最大幅度特征值）对特征脸进行排序。

我正在阅读400张图片，每张图片h / w = 112/92像素他们可以在这里找到：http://www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive/pub/data/att_faces.zip

代码：

clear all;

files = dir('eigenfaces2/training/*.pgm');
[numFaces, discard] = size(files);

h = 112;
w = 92;
s = h * w;

%calculate average face
avgFace = zeros(s, 1);
faces = [];
for i=1:numFaces
  file = strcat('eigenfaces2/training/', files(i).name);
  im = double(imread(file));
  im = reshape(im, s, 1);
  avgFace = avgFace + im;
  faces(:,i) = im;
end
avgFace = avgFace ./ numFaces;

A = [];
for i=1:numFaces
  diff = avgFace - faces(i);
  A(:,i) = diff;
end

numEigs = 20;

L = (A' * A) / numFaces; 
[tmpEigs, discard] = eigs(L, numEigs);
eigenfaces = [];
for i=1:numEigs
  v = tmpEigs(:,i);
  eigenfaces(:,i) = A * v;
end

%visualize largest eigenfaces
figure;
for i=1:numEigs
  eigface = eigenfaces(:,i);
  mmax = max(eigface);
  mmin = min(eigface);
  eigface = 255 .* (eigface-mmin) ./ (mmax-mmin);
  eigface = reshape(eigface, h, w);
  subplot(4,5,i); imshow(uint8(eigface));
end

Answer 1

我对计算机视觉/图像识别没有太多经验，但我认为你可能想要

diff = avgFace - faces(:,i);

在你的第二个for循环中。否则它只是每次从avgFace中减去一个常量，因此A（因此L）只得到2的等级。

为什么我在Matlab特征脸实现中得到如此多的零特征值？

1 个答案: