Question

你好我是matlab的新手我的任务是编写一个多模态生物识别系统的代码，使用离散小波变换和pca（主成分分析），包含9个面，2个耳和2个指纹图像的100人数据库。同样，我为每个样本编写了以下代码

E11=imread('E1(1).JPG');
E11=imresize(E11,[100 100]);
E11=rgb2gray(E11);
%colormap(pink)
[a,b,c,d]=dwt2(E11,'haar');
X=a;E11=X(:);
E11=im2double(E11);
for reading all those images

之后我在所有这些图像上应用了pca，之后我使用了最小距离分类器 mindist = DIST（ⅰ）;

for i=2:10
    if dist(i)< mindist
        mindist=dist(i);
    end
end

for i=1:10
    if dist(i)== mindist
        img=i;
        break;
    end   
end

disp(['Recognized image number as class................']);
disp(img);

if dist(img)>=600;
    img=i;
end

像这样，当然在此之前我已经找到了重量矢量，并且在此之后我写了一个用于识别人的开关盒

figure
subplot(1,2,1)
imshow(y), title('Image to be Recognized'),colormap(gray);
subplot(1,2,2)
x1=imresize(x1,[100,100]);
imshow(x1), title('Recognized Image'),colormap(gray);
toc
and the above last code is for recognising that image

现在我的问题是这个代码适用于5个类，显示70％的正确输出（正确图像的数量/图像的总数）但我必须扩展这个代码为100人，它显示非常不准确如何我可以这样做，请指导我，我将非常感谢你同样的

如何找出正确识别人的确切阈值

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