人脸识别HMM

 1 clc;
 2 A=[1 3 2; 
 3     4 8 3;
 4     10 22 3;
 5     21 34 33;
 6     9 3 9;
 7     5 3 9;
 8     10 3 8;
 9     ]
10 H = 7;   %%  图片高度
11 W = 3;   %%  图片宽度
12 L = 5;   %%  窗口宽度
13 P = 3;   %%  连续窗口重合宽度
14 T = floor((H-L)/(L-P));      %%  观察序列个数 (这里和论文不一致,因为下降几个,有几个观察)
15 %% 上面的T和下面的top,bottom和论文不太一致,都是因为MATLAB数组下标从1开始
16 %%%%%%%
17 %
18 
19 D=L-P;     %% 每次下滑距离
20 
21 
22 %% 向量化编程,令T为对应序列号,则top和bottom对应每次观察窗口的上下边缘
23 data=zeros(t,P)
24 for t=1:T
25     %% 获取窗口上下边缘
26     top = 1 + t * D;
27     bottom = top + P - 1;
28     
29     %% 提取窗口,特征值
30     [U,S,V]= svd( A(top:bottom,:) );
31     
32     data(t,:)=diag(S)';
33     
34 end
原文地址:https://www.cnblogs.com/LzKlyhPorter/p/4943554.html