svd算法matlab代码-rajSVD:给定很少的图像集，该项目使用减少的奇异值分解（SVD）智能地生成全新的可能图像

svd算法matlab代码rajSVD 给定很少的图像集，该项目使用巧妙地生成全新的可能图像。 代码实现在matlab中。 关键字：奇异值分解（SVD），Matlab 实际用例 输入：嘿节目，昨晚有人闯入A商店。我们从闭路电视摄影机获得带面具的人的形象。 早上，我们有一个犯罪嫌疑人被拘留，这是他的画像。 现在，您能否说出这两个图像是否属于同一个人？ 输出：是/否。 方法 为了简单起见，我将仅使用3个灰度图像。 给定图像I1，I2和I3，创建数据矩阵A ，其中的每一列代表单个图像数据。 应用减少的奇异值分解（SVD）获得跨越图像数据的基数U。 随机生成系数c1，c2和c3。 创建新的线性组合L = c1 * m1 + c2 * u2 + c3 * u3 ，其中u1，u2和u3是U的列。L是新的图像数据。 您可以通过重复步骤3创建任意数量的可能图像。 档案文件 matlab.m是源代码实现。 image1.jpg，image2.jpg，image3.jpg是在不同光照下的输入图像。 Simulation_image1.jpg，simulated_image2.jpg，….simulated