121 lines
3.7 KiB
Matlab
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3.7 KiB
Matlab
clear;
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close all;
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load eigenfaces;
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% Tirage aleatoire d'une image de test :
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% personne = randi(nb_personnes);
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% posture = randi(nb_postures);
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% si on veut tester/mettre au point, on fixe l'individu
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personne = 1;
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posture = 6;
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ficF = strcat('./Data/', liste_personnes{personne}, liste_postures{posture}, '-300x400.gif');
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img = imread(ficF);
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img(ligne_min:ligne_max,colonne_min:colonne_max) = 0;
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image_test = double(transpose(img(:)));
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% Pourcentage d'information
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per = 0.95;
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% Nombre N de composantes principales a prendre en compte
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% [dans un second temps, N peut etre calcule pour atteindre le pourcentage
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% d'information avec N valeurs propres (contraste)] :
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cumul = cumsum(lambda/sum(lambda));
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N = find( cumul >= per, 1 );
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%N = 2;
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%%% plus proche voisin, k = 1
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% Composantes principales des donnees d'apprentissage
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C = X_centre_masque * W_masque;
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% Composantes principales de l'image de test
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C_test = (image_test - individu_moyen_masque ) * W_masque;
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% on calcule les distances entre l'individu test et ceux des données
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% d'apprentissage
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distance = vecnorm(transpose(C(:,1:N) - C_test(:,1:N)));
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% on trouve le plus proche voisin
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[~, I] = min(distance);
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% on trouve le plus proche à partir de I
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personne_proche = floor( (I-1) / nb_postures_base ) + 1;
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posture_proche = mod(I-1, nb_postures_base) + 1;
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dx = 150;
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dy = 150;
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hold on;
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for i = 1:nb_personnes_base
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lignes = (i-1)*nb_postures_base+1:i*nb_postures_base;
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plot(C(lignes,1), C(lignes,2), '*');
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text(C(lignes,1) + dx, C(lignes,2) + dy, liste_personnes_base(i) + "p" + string([1 2 3 4]));
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end
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plot(C_test(1),C_test(2), '+', 'MarkerSize',10, 'LineWidth',2); % visage de test
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line([C_test(1) C(I, 1)], [C_test(2) C(I, 2)]);
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axis equal;
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set(gca,'FontSize',20);
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xlabel('$C_1$','FontSize',30,'Interpreter','Latex');
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ylabel('$C_2$','FontSize',30,'Interpreter','Latex');
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figure('Name','Image tiree aleatoirement','Position',[0.2*L,0.2*H,0.8*L,0.5*H]);
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subplot(1, 3, 1);
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% Affichage de l'image de test :
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colormap gray;
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imagesc(img);
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title({'Individu de test' ; ['posture ' num2str(posture) ' de ', liste_personnes{personne}]}, 'FontSize', 20);
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axis image;
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ficF = strcat('./Data/', liste_personnes_base{personne_proche}, liste_postures{posture_proche}, '-300x400.gif');
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img = imread(ficF);
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img(ligne_min:ligne_max,colonne_min:colonne_max) = 0;
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subplot(1, 3, 2);
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imagesc(img);
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title({'Individu le plus proche' ; ['posture ' num2str(posture_proche) ' de ', liste_personnes_base{personne_proche}]}, 'FontSize', 20);
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axis image;
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subplot(1, 3, 3);
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img_demasq = reshape(image_test, nb_lignes, nb_colonnes);
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ficF = strcat('./Data/', liste_personnes_base{personne_proche}, liste_postures{posture_proche}, '-300x400.gif');
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img = imread(ficF);
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img_demasq(ligne_min:ligne_max,colonne_min:colonne_max) = img(ligne_min:ligne_max,colonne_min:colonne_max);
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imagesc(img_demasq);
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title('Individu démasqué', 'FontSize', 20);
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axis image;
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%% évaluation
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% on cherche les composantes principales de notre nouvelle image et la
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% compare à ce que l'on cherche.
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load eigenfaces_all_4posture;
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figure;
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image_demasq = double(transpose(img_demasq(:)));
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C_demasq = (image_demasq - individu_moyen) * W;
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C_nomasq = X_centre * W;
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dx = 50;
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dy = 50;
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hold on;
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for i = 1:nb_personnes_base
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lignes = (i-1)*nb_postures_base+1:i*nb_postures_base;
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plot(C_nomasq(lignes,1), C_nomasq(lignes,2), '*');
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text(C_nomasq(lignes,1) + dx, C_nomasq(lignes,2) + dy, liste_personnes_base(i) + "p" + string([1 2 3 4]));
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end
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plot(C_demasq(1),C_demasq(2), 'x', 'MarkerSize',10, 'LineWidth',2); % visage de test
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ligne = (personne-1)*nb_postures_base + posture;
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line([C_demasq(1) C_nomasq(ligne, 1)], [C_demasq(2) C_nomasq(ligne, 2)]);
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axis equal;
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set(gca,'FontSize',20);
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xlabel('$C_1$','FontSize',30,'Interpreter','Latex');
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ylabel('$C_2$','FontSize',30,'Interpreter','Latex'); |