1

您好，我是 matlab 的新手，我的任务是使用离散小波变换和 pca（主成分分析）为包含 9 张脸、2 只耳朵和 2 个指纹图像的 100 个人数据库编写多模态生物识别系统的代码。同样，我为每个示例编写了以下代码

E11=imread('E1(1).JPG');
E11=imresize(E11,[100 100]);
E11=rgb2gray(E11);
%colormap(pink)
[a,b,c,d]=dwt2(E11,'haar');
X=a;E11=X(:);
E11=im2double(E11);
for reading all those images

之后，我在所有这些图像上应用了 pca，之后我使用了最小距离分类器 mindist=dist(i);

for i=2:10
    if dist(i)< mindist
        mindist=dist(i);
    end
end

for i=1:10
    if dist(i)== mindist
        img=i;
        break;
    end   
end

disp(['Recognized image number as class................']);
disp(img);

if dist(img)>=600;
    img=i;
end

当然，在此之前我已经找到了权重向量，在这之后我写了 switch case 来识别这个人

figure
subplot(1,2,1)
imshow(y), title('Image to be Recognized'),colormap(gray);
subplot(1,2,2)
x1=imresize(x1,[100,100]);
imshow(x1), title('Recognized Image'),colormap(gray);
toc
and the above last code is for recognising that image

现在我的问题是，此代码适用于 5 个类，显示正确输出的正确率为 70%（正确图像数量/图像总数），但我必须为 100 人扩展此代码，它显示的准确性非常低我该怎么做请指导我，我将非常感谢您

4

0 回答 0