日韩性视频-久久久蜜桃-www中文字幕-在线中文字幕av-亚洲欧美一区二区三区四区-撸久久-香蕉视频一区-久久无码精品丰满人妻-国产高潮av-激情福利社-日韩av网址大全-国产精品久久999-日本五十路在线-性欧美在线-久久99精品波多结衣一区-男女午夜免费视频-黑人极品ⅴideos精品欧美棵-人人妻人人澡人人爽精品欧美一区-日韩一区在线看-欧美a级在线免费观看

歡迎訪問 生活随笔!

生活随笔

當(dāng)前位置: 首頁 > 人工智能 > 循环神经网络 >内容正文

循环神经网络

matlab自带kpca,求对矩阵进行PCA或者KPCA特征提取的matlab代码

發(fā)布時間:2023/12/4 循环神经网络 33 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab自带kpca,求对矩阵进行PCA或者KPCA特征提取的matlab代码 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

該樓層疑似違規(guī)已被系統(tǒng)折疊?隱藏此樓查看此樓

這是gabor的代碼

im=imread('G:\pictureROI\why1.jpg');

A=[];B=[];%A,B是空矩陣,初始化,清零。

scale=5; % denote the scale of the gabor wavelet表示gabor小波的尺度

orientation=4; % denote the orientation of the gabor wavelet表示gabor小波的方向

kmax=pi/2; % the highest frequency with the smallest kernel size具有最小內(nèi)核大小的最高頻率,即頻率上限。

sigma=pi*2; % the parameter :theta 參數(shù)θ

mask_size=128; % for every kernel the size is 128*128% this is the size of Gabor mask對于每個內(nèi)核,大小是128*128%,這是Gabor掩碼的大小

f=sqrt(2); % f is the spacing factor% f是間隔間距因子

sig=sigma*sigma; % the squre of theta %θ的平方

offset=mask_size/2;%偏置/補(bǔ)償/抵消=每個內(nèi)核大小的一半。

for v=0:(scale-1) %設(shè)置循環(huán),外循環(huán)5個尺度

for u=0:(orientation-1) %設(shè)置循環(huán),內(nèi)循環(huán)4個方向

kv=kmax/f^v; %開始創(chuàng)建gabor核函數(shù)

phiu=u*pi/4;

kv_mag=kv*kv;

gabor_kel=zeros(128,128);

for x=0:(mask_size-1)

for y=0:(mask_size-1)

i=x-offset;

j=y-offset;

mag=i*i+j*j;

gabor_kel(x+1,y+1)=kv_mag/sig*exp(-0.5*kv_mag*mag/sig)*(exp(sqrt(-1)*kv*(i*cos(phiu)+j*sin(phiu))-exp(-1.0*sig/2.0)));

end %the gabor kernel gabor核

end

result=abs(fftshift(ifft2((fft2(im)).*fft2(gabor_kel)))); % 與輸入圖像相卷積得到Gabopalm

result_sample=result(1:4:128,1:4:128); %對得到的結(jié)果進(jìn)行下采樣,采樣因子ρ為4

m=mean(result_sample(1:end)); %平均值

s=std(result_sample(1:end)); %標(biāo)準(zhǔn)偏差

result_norm=(result_sample-m)/s; % 對得到的特征向量進(jìn)行歸一化,下采樣每個值減平均值再除標(biāo)準(zhǔn)偏差得到均值為0方差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

result_norm=result_norm(1:end); % 變?yōu)?*1024的行向量

A=[A result_norm']; % 變?yōu)?024*20的gaborface,將result_norm轉(zhuǎn)置與A拼接。

end

end

output=A; %1024*20的gaborface

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab自带kpca,求对矩阵进行PCA或者KPCA特征提取的matlab代码的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。