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% Section 1 : Chargement des noms de fichiers et dates
filenames = dir; % Récupère la liste des fichiers dans le répertoire courant
clear files dates % Efface les variables ‘files’ et ‘dates’ si elles existent
for i = 3:size(filenames, 1) % Boucle à partir du troisième élément pour ignorer ‘.’ et ‘..’
files{i-2} = filenames(i).name; % Stocke le nom du fichier dans ‘files’
dates{i-2} = filenames(i).date; % Stocke la date du fichier dans ‘dates’
end
% Section 2 : Chargement des images
clear I % Efface la variable ‘I’ si elle existe
ii = 1; % Initialise l’index pour les images chargées
for i = 1:size(files, 2) % Boucle sur tous les fichiers
try
I{ii} = imread(files{i}); % Tente de lire l’image et la stocke dans ‘I’
ii = ii + 1; % Incrémente l’index
catch
i % Affiche l’index de l’image qui ne peut pas être lue
end
end
% Section 3 : Extraction des visages
for i = 1:29 % Boucle sur les 29 premières images
Face(:, :, i) = extractFace(I{i}); % Extrait le visage de l’image et le stocke dans ‘Face’
end
for i = 1:29 % Boucle pour afficher les visages extraits
figure
image(Face(:, :, i)); colormap(gray); % Affiche le visage en niveaux de gris
end
% Section 4 : Conversion des images en vecteurs
clear X % Efface la variable ‘X’ si elle existe
for i = 1:29 % Boucle sur les 29 visages extraits
X(:, i) = reshape(Face(:, :, i), [10000 1]); % Convertit chaque visage en un vecteur de 10000 éléments
end
imagesc(X) % Affiche la matrice ‘X’ sous forme d’image
% Section 5 : Calcul du visage moyen
averageFace = mean(X, 2); % Calcule le visage moyen en prenant la moyenne de chaque ligne de ‘X’
imagesc(reshape(averageFace, [100 100])); colormap(gray); % Affiche le visage moyen
% Section 6 : Soustraction du visage moyen
A = double(X) – averageFace; % Soustrait le visage moyen de chaque colonne de ‘X’
% Section 7 : Décomposition en valeurs singulières (SVD)
[U, S, D] = svds(A, 15); % Effectue une SVD sur ‘A’ pour obtenir les 15 valeurs singulières et vecteurs principaux
% Section 8 : Affichage des valeurs singulières
diag(S) % Affiche les valeurs singulières sous forme de vecteur diagonal
% Section 9 : Affichage des Eigenfaces
for i = 1:9 % Boucle pour afficher les 9 premiers eigenfaces
figure
imagesc(reshape(U(:, i), [100 100])); % Affiche chaque eigenface
colormap(gray);
end
% Section 10 : Reconnaissance de visage
RegFace = X(:, 9); % Sélectionne un visage de référence dans ‘X’
imagesc(reshape(RegFace, [100 100])); colormap(gray); axis image; % Affiche le visage de référence
LFace = U’ * (double(RegFace) – averageFace); % Projette le visage de référence dans l’espace des visages
HFace = U * LFace + averageFace; % Reconstitue le visage à partir de l’espace des visages
imagesc(reshape(HFace, [100 100])); colormap(gray); axis image; % Affiche le visage reconstitué
% Section 11 : Reconnaissance d’un visage inconnu
I = imread("18-1.jpg"); % Charge une nouvelle image
UnknownCrop = extractFace(I); % Extrait le visage de l’image
imagesc(UnknownCrop) % Affiche le visage extrait
RegFace = reshape(UnknownCrop, [10000 1]); % Convertit le visage extrait en vecteur
LFace = U’ * (double(RegFace) – averageFace); % Projette le visage extrait dans l’espace des visages
HFace = U * LFace + averageFace; % Reconstitue le visage extrait
imagesc(reshape(HFace, [100 100])); colormap(gray); % Affiche le visage reconstitué
———————————————————————————————————————————-
% Etape 1 : Conversion de l’image en espace de couleur YCbCr et détection de la région du visage
I5 = imread(‘path_to_image.jpg’); % Charger l’image (remplace ‘path_to_image.jpg’ par le chemin réel)
YI = rgb2ycbcr(I5); % Convertit l’image RGB en YCbCr
FaceArea = (YI(:, :, 3) > 140); % Crée une masque binaire pour détecter la région du visage
imagesc(FaceArea) % Affiche la région détectée
figure; plot(sum(FaceArea)) % Affiche la somme des pixels de la région détectée selon les colonnes
figure; plot(sum(FaceArea’)) % Affiche la somme des pixels de la région détectée selon les lignes
Xindices = find(sum(FaceArea) > 100); % Trouve les indices des colonnes avec une somme de pixels supérieure à 100
Xmin = min(Xindices); % Trouve l’indice minimum des colonnes
Xmax = max(Xindices); % Trouve l’indice maximum des colonnes
Yindices = find(sum(FaceArea’) > 100); % Trouve les indices des lignes avec une somme de pixels supérieure à 100
Ymin = min(Yindices); % Trouve l’indice minimum des lignes
Ymax = max(Yindices); % Trouve l’indice maximum des lignes
% Etape 2 : Détection des cercles (yeux) dans l’image
I = imread(’23-1.jpg’); % Charger une nouvelle image
[centersDark, radiiDark] = imfindcircles(rgb2gray(I), [25 50], ‘ObjectPolarity’, ‘dark’, ‘Sensitivity’, 0.9); % Trouve les cercles dans l’image
image(I) % Affiche l’image
viscircles(centersDark, radiiDark, ‘EdgeColor’, ‘y’) % Superpose les cercles détectés sur l’image
% Dernière étape : PCA pour la reconnaissance faciale
% Etape 3 : Chargement des données de visages
load(‘faces.mat’) % Charger les données de visages préalablement sauvegardées
% Etape 4 : Conversion des images de visages en vecteurs
clear X % Efface la variable ‘X’ si elle existe
for i = 1:29 % Boucle sur les 29 visages extraits
X(:, i) = reshape(Face(:, :, i), [10000 1]); % Convertit chaque visage en un vecteur de 10000 éléments
end
% Etape 5 : Calcul du visage moyen
averageFace = mean(X, 2); % Calcule le visage moyen en prenant la moyenne de chaque ligne de ‘X’
% Etape 6 : Soustraction du visage moyen
A = double(X) – averageFace; % Soustrait le visage moyen de chaque colonne de ‘X’
% Etape 7 : Décomposition en valeurs singulières (SVD)
[U, S, V] = svds(A, 15); % Effectue une SVD sur ‘A’ pour obtenir les 15 valeurs singulières et vecteurs principaux
% Etape 13 : Projection des visages d’entraînement dans l’espace des visages
LowTrainFaces = U’ * A; % Projette les visages d’entraînement dans l’espace des visages
% Etape 14 : Reconnaissance d’un visage inconnu
I = imread(’21-4.jpg’); % Charge une nouvelle image
Crop = extractFace(I); % Extrait le visage de l’image
imagesc(Crop) % Affiche le visage extrait
UnknownVec = reshape(Crop, [10000 1]); % Convertit le visage extrait en vecteur
LowUnknownVec = U’ * (double(UnknownVec) – averageFace); % Projette le visage extrait dans l’espace des visages
EuclideanDist = sqrt(sum((LowTrainFaces – LowUnknownVec).^2)); % Calcule la distance euclidienne entre le visage inconnu et les visages d’entraînement
[minDist, minIndex] = min(EuclideanDist); % Trouve la distance minimale et l’index du visage correspondant
figure; imagesc(Face(:, :, minIndex)) % Affiche le visage correspondant
[sortDist, sortIndex] = sort(EuclideanDist, ‘ascend’); % Trie les distances euclidiennes par ordre croissant
imagesc(Face(:, :, sortIndex(7))) % Affiche le septième visage le plus proche% Section 1 : Chargement des noms de fichiers et dates
filenames = dir; % Récupère la liste des fichiers dans le répertoire courant
clear files dates % Efface les variables ‘files’ et ‘dates’ si elles existent
for i = 3:size(filenames, 1) % Boucle à partir du troisième élément pour ignorer ‘.’ et ‘..’
files{i-2} = filenames(i).name; % Stocke le nom du fichier dans ‘files’
dates{i-2} = filenames(i).date; % Stocke la date du fichier dans ‘dates’
end
% Section 2 : Chargement des images
clear I % Efface la variable ‘I’ si elle existe
ii = 1; % Initialise l’index pour les images chargées
for i = 1:size(files, 2) % Boucle sur tous les fichiers
try
I{ii} = imread(files{i}); % Tente de lire l’image et la stocke dans ‘I’
ii = ii + 1; % Incrémente l’index
catch
i % Affiche l’index de l’image qui ne peut pas être lue
end
end
% Section 3 : Extraction des visages
for i = 1:29 % Boucle sur les 29 premières images
Face(:, :, i) = extractFace(I{i}); % Extrait le visage de l’image et le stocke dans ‘Face’
end
for i = 1:29 % Boucle pour afficher les visages extraits
figure
image(Face(:, :, i)); colormap(gray); % Affiche le visage en niveaux de gris
end
% Section 4 : Conversion des images en vecteurs
clear X % Efface la variable ‘X’ si elle existe
for i = 1:29 % Boucle sur les 29 visages extraits
X(:, i) = reshape(Face(:, :, i), [10000 1]); % Convertit chaque visage en un vecteur de 10000 éléments
end
imagesc(X) % Affiche la matrice ‘X’ sous forme d’image
% Section 5 : Calcul du visage moyen
averageFace = mean(X, 2); % Calcule le visage moyen en prenant la moyenne de chaque ligne de ‘X’
imagesc(reshape(averageFace, [100 100])); colormap(gray); % Affiche le visage moyen
% Section 6 : Soustraction du visage moyen
A = double(X) – averageFace; % Soustrait le visage moyen de chaque colonne de ‘X’
% Section 7 : Décomposition en valeurs singulières (SVD)
[U, S, D] = svds(A, 15); % Effectue une SVD sur ‘A’ pour obtenir les 15 valeurs singulières et vecteurs principaux
% Section 8 : Affichage des valeurs singulières
diag(S) % Affiche les valeurs singulières sous forme de vecteur diagonal
% Section 9 : Affichage des Eigenfaces
for i = 1:9 % Boucle pour afficher les 9 premiers eigenfaces
figure
imagesc(reshape(U(:, i), [100 100])); % Affiche chaque eigenface
colormap(gray);
end
% Section 10 : Reconnaissance de visage
RegFace = X(:, 9); % Sélectionne un visage de référence dans ‘X’
imagesc(reshape(RegFace, [100 100])); colormap(gray); axis image; % Affiche le visage de référence
LFace = U’ * (double(RegFace) – averageFace); % Projette le visage de référence dans l’espace des visages
HFace = U * LFace + averageFace; % Reconstitue le visage à partir de l’espace des visages
imagesc(reshape(HFace, [100 100])); colormap(gray); axis image; % Affiche le visage reconstitué
% Section 11 : Reconnaissance d’un visage inconnu
I = imread("18-1.jpg"); % Charge une nouvelle image
UnknownCrop = extractFace(I); % Extrait le visage de l’image
imagesc(UnknownCrop) % Affiche le visage extrait
RegFace = reshape(UnknownCrop, [10000 1]); % Convertit le visage extrait en vecteur
LFace = U’ * (double(RegFace) – averageFace); % Projette le visage extrait dans l’espace des visages
HFace = U * LFace + averageFace; % Reconstitue le visage extrait
imagesc(reshape(HFace, [100 100])); colormap(gray); % Affiche le visage reconstitué
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% Etape 1 : Conversion de l’image en espace de couleur YCbCr et détection de la région du visage
I5 = imread(‘path_to_image.jpg’); % Charger l’image (remplace ‘path_to_image.jpg’ par le chemin réel)
YI = rgb2ycbcr(I5); % Convertit l’image RGB en YCbCr
FaceArea = (YI(:, :, 3) > 140); % Crée une masque binaire pour détecter la région du visage
imagesc(FaceArea) % Affiche la région détectée
figure; plot(sum(FaceArea)) % Affiche la somme des pixels de la région détectée selon les colonnes
figure; plot(sum(FaceArea’)) % Affiche la somme des pixels de la région détectée selon les lignes
Xindices = find(sum(FaceArea) > 100); % Trouve les indices des colonnes avec une somme de pixels supérieure à 100
Xmin = min(Xindices); % Trouve l’indice minimum des colonnes
Xmax = max(Xindices); % Trouve l’indice maximum des colonnes
Yindices = find(sum(FaceArea’) > 100); % Trouve les indices des lignes avec une somme de pixels supérieure à 100
Ymin = min(Yindices); % Trouve l’indice minimum des lignes
Ymax = max(Yindices); % Trouve l’indice maximum des lignes
% Etape 2 : Détection des cercles (yeux) dans l’image
I = imread(’23-1.jpg’); % Charger une nouvelle image
[centersDark, radiiDark] = imfindcircles(rgb2gray(I), [25 50], ‘ObjectPolarity’, ‘dark’, ‘Sensitivity’, 0.9); % Trouve les cercles dans l’image
image(I) % Affiche l’image
viscircles(centersDark, radiiDark, ‘EdgeColor’, ‘y’) % Superpose les cercles détectés sur l’image
% Dernière étape : PCA pour la reconnaissance faciale
% Etape 3 : Chargement des données de visages
load(‘faces.mat’) % Charger les données de visages préalablement sauvegardées
% Etape 4 : Conversion des images de visages en vecteurs
clear X % Efface la variable ‘X’ si elle existe
for i = 1:29 % Boucle sur les 29 visages extraits
X(:, i) = reshape(Face(:, :, i), [10000 1]); % Convertit chaque visage en un vecteur de 10000 éléments
end
% Etape 5 : Calcul du visage moyen
averageFace = mean(X, 2); % Calcule le visage moyen en prenant la moyenne de chaque ligne de ‘X’
% Etape 6 : Soustraction du visage moyen
A = double(X) – averageFace; % Soustrait le visage moyen de chaque colonne de ‘X’
% Etape 7 : Décomposition en valeurs singulières (SVD)
[U, S, V] = svds(A, 15); % Effectue une SVD sur ‘A’ pour obtenir les 15 valeurs singulières et vecteurs principaux
% Etape 13 : Projection des visages d’entraînement dans l’espace des visages
LowTrainFaces = U’ * A; % Projette les visages d’entraînement dans l’espace des visages
% Etape 14 : Reconnaissance d’un visage inconnu
I = imread(’21-4.jpg’); % Charge une nouvelle image
Crop = extractFace(I); % Extrait le visage de l’image
imagesc(Crop) % Affiche le visage extrait
UnknownVec = reshape(Crop, [10000 1]); % Convertit le visage extrait en vecteur
LowUnknownVec = U’ * (double(UnknownVec) – averageFace); % Projette le visage extrait dans l’espace des visages
EuclideanDist = sqrt(sum((LowTrainFaces – LowUnknownVec).^2)); % Calcule la distance euclidienne entre le visage inconnu et les visages d’entraînement
[minDist, minIndex] = min(EuclideanDist); % Trouve la distance minimale et l’index du visage correspondant
figure; imagesc(Face(:, :, minIndex)) % Affiche le visage correspondant
[sortDist, sortIndex] = sort(EuclideanDist, ‘ascend’); % Trie les distances euclidiennes par ordre croissant
imagesc(Face(:, :, sortIndex(7))) % Affiche le septième visage le plus proche % Section 1 : Chargement des noms de fichiers et dates
filenames = dir; % Récupère la liste des fichiers dans le répertoire courant
clear files dates % Efface les variables ‘files’ et ‘dates’ si elles existent
for i = 3:size(filenames, 1) % Boucle à partir du troisième élément pour ignorer ‘.’ et ‘..’
files{i-2} = filenames(i).name; % Stocke le nom du fichier dans ‘files’
dates{i-2} = filenames(i).date; % Stocke la date du fichier dans ‘dates’
end
% Section 2 : Chargement des images
clear I % Efface la variable ‘I’ si elle existe
ii = 1; % Initialise l’index pour les images chargées
for i = 1:size(files, 2) % Boucle sur tous les fichiers
try
I{ii} = imread(files{i}); % Tente de lire l’image et la stocke dans ‘I’
ii = ii + 1; % Incrémente l’index
catch
i % Affiche l’index de l’image qui ne peut pas être lue
end
end
% Section 3 : Extraction des visages
for i = 1:29 % Boucle sur les 29 premières images
Face(:, :, i) = extractFace(I{i}); % Extrait le visage de l’image et le stocke dans ‘Face’
end
for i = 1:29 % Boucle pour afficher les visages extraits
figure
image(Face(:, :, i)); colormap(gray); % Affiche le visage en niveaux de gris
end
% Section 4 : Conversion des images en vecteurs
clear X % Efface la variable ‘X’ si elle existe
for i = 1:29 % Boucle sur les 29 visages extraits
X(:, i) = reshape(Face(:, :, i), [10000 1]); % Convertit chaque visage en un vecteur de 10000 éléments
end
imagesc(X) % Affiche la matrice ‘X’ sous forme d’image
% Section 5 : Calcul du visage moyen
averageFace = mean(X, 2); % Calcule le visage moyen en prenant la moyenne de chaque ligne de ‘X’
imagesc(reshape(averageFace, [100 100])); colormap(gray); % Affiche le visage moyen
% Section 6 : Soustraction du visage moyen
A = double(X) – averageFace; % Soustrait le visage moyen de chaque colonne de ‘X’
% Section 7 : Décomposition en valeurs singulières (SVD)
[U, S, D] = svds(A, 15); % Effectue une SVD sur ‘A’ pour obtenir les 15 valeurs singulières et vecteurs principaux
% Section 8 : Affichage des valeurs singulières
diag(S) % Affiche les valeurs singulières sous forme de vecteur diagonal
% Section 9 : Affichage des Eigenfaces
for i = 1:9 % Boucle pour afficher les 9 premiers eigenfaces
figure
imagesc(reshape(U(:, i), [100 100])); % Affiche chaque eigenface
colormap(gray);
end
% Section 10 : Reconnaissance de visage
RegFace = X(:, 9); % Sélectionne un visage de référence dans ‘X’
imagesc(reshape(RegFace, [100 100])); colormap(gray); axis image; % Affiche le visage de référence
LFace = U’ * (double(RegFace) – averageFace); % Projette le visage de référence dans l’espace des visages
HFace = U * LFace + averageFace; % Reconstitue le visage à partir de l’espace des visages
imagesc(reshape(HFace, [100 100])); colormap(gray); axis image; % Affiche le visage reconstitué
% Section 11 : Reconnaissance d’un visage inconnu
I = imread("18-1.jpg"); % Charge une nouvelle image
UnknownCrop = extractFace(I); % Extrait le visage de l’image
imagesc(UnknownCrop) % Affiche le visage extrait
RegFace = reshape(UnknownCrop, [10000 1]); % Convertit le visage extrait en vecteur
LFace = U’ * (double(RegFace) – averageFace); % Projette le visage extrait dans l’espace des visages
HFace = U * LFace + averageFace; % Reconstitue le visage extrait
imagesc(reshape(HFace, [100 100])); colormap(gray); % Affiche le visage reconstitué
———————————————————————————————————————————-
% Etape 1 : Conversion de l’image en espace de couleur YCbCr et détection de la région du visage
I5 = imread(‘path_to_image.jpg’); % Charger l’image (remplace ‘path_to_image.jpg’ par le chemin réel)
YI = rgb2ycbcr(I5); % Convertit l’image RGB en YCbCr
FaceArea = (YI(:, :, 3) > 140); % Crée une masque binaire pour détecter la région du visage
imagesc(FaceArea) % Affiche la région détectée
figure; plot(sum(FaceArea)) % Affiche la somme des pixels de la région détectée selon les colonnes
figure; plot(sum(FaceArea’)) % Affiche la somme des pixels de la région détectée selon les lignes
Xindices = find(sum(FaceArea) > 100); % Trouve les indices des colonnes avec une somme de pixels supérieure à 100
Xmin = min(Xindices); % Trouve l’indice minimum des colonnes
Xmax = max(Xindices); % Trouve l’indice maximum des colonnes
Yindices = find(sum(FaceArea’) > 100); % Trouve les indices des lignes avec une somme de pixels supérieure à 100
Ymin = min(Yindices); % Trouve l’indice minimum des lignes
Ymax = max(Yindices); % Trouve l’indice maximum des lignes
% Etape 2 : Détection des cercles (yeux) dans l’image
I = imread(’23-1.jpg’); % Charger une nouvelle image
[centersDark, radiiDark] = imfindcircles(rgb2gray(I), [25 50], ‘ObjectPolarity’, ‘dark’, ‘Sensitivity’, 0.9); % Trouve les cercles dans l’image
image(I) % Affiche l’image
viscircles(centersDark, radiiDark, ‘EdgeColor’, ‘y’) % Superpose les cercles détectés sur l’image
% Dernière étape : PCA pour la reconnaissance faciale
% Etape 3 : Chargement des données de visages
load(‘faces.mat’) % Charger les données de visages préalablement sauvegardées
% Etape 4 : Conversion des images de visages en vecteurs
clear X % Efface la variable ‘X’ si elle existe
for i = 1:29 % Boucle sur les 29 visages extraits
X(:, i) = reshape(Face(:, :, i), [10000 1]); % Convertit chaque visage en un vecteur de 10000 éléments
end
% Etape 5 : Calcul du visage moyen
averageFace = mean(X, 2); % Calcule le visage moyen en prenant la moyenne de chaque ligne de ‘X’
% Etape 6 : Soustraction du visage moyen
A = double(X) – averageFace; % Soustrait le visage moyen de chaque colonne de ‘X’
% Etape 7 : Décomposition en valeurs singulières (SVD)
[U, S, V] = svds(A, 15); % Effectue une SVD sur ‘A’ pour obtenir les 15 valeurs singulières et vecteurs principaux
% Etape 13 : Projection des visages d’entraînement dans l’espace des visages
LowTrainFaces = U’ * A; % Projette les visages d’entraînement dans l’espace des visages
% Etape 14 : Reconnaissance d’un visage inconnu
I = imread(’21-4.jpg’); % Charge une nouvelle image
Crop = extractFace(I); % Extrait le visage de l’image
imagesc(Crop) % Affiche le visage extrait
UnknownVec = reshape(Crop, [10000 1]); % Convertit le visage extrait en vecteur
LowUnknownVec = U’ * (double(UnknownVec) – averageFace); % Projette le visage extrait dans l’espace des visages
EuclideanDist = sqrt(sum((LowTrainFaces – LowUnknownVec).^2)); % Calcule la distance euclidienne entre le visage inconnu et les visages d’entraînement
[minDist, minIndex] = min(EuclideanDist); % Trouve la distance minimale et l’index du visage correspondant
figure; imagesc(Face(:, :, minIndex)) % Affiche le visage correspondant
[sortDist, sortIndex] = sort(EuclideanDist, ‘ascend’); % Trie les distances euclidiennes par ordre croissant
imagesc(Face(:, :, sortIndex(7))) % Affiche le septième visage le plus proche pca MATLAB Answers — New Questions
