一个基于神经网络的人脸识别MATLAB编程

资 源 简 介

一个基于神经网络的人脸识别MATLAB编程

详 情 说 明

本文介绍一个基于MATLAB R2009b实现的综合性识别系统，该系统整合了神经网络人脸识别和HMM语音识别两大核心模块，并加入了多种创新性信号处理技术。

在神经网络人脸识别部分，系统采用了多层感知机结构，通过大量的训练样本学习面部特征。为了提高识别准确率，特别设计了重复控制机制，避免对相似人脸特征的误判。输入层接收预处理后的图像数据，隐藏层进行特征提取，最终输出层完成分类识别。

语音识别模块采用隐马尔可夫模型（HMM）框架，能够有效处理语音信号的时序特性。系统实现了完整的语音识别流程，包括特征提取、模型训练和识别解码三个阶段。其中特征提取采用MFCC参数，模型训练使用Baum-Welch算法。

信号处理方面创新性地应用了相参脉冲串复调制技术，通过构建不同频率的调制信号来增强特征区分度。系统实现了四种关联度分析方法：邓氏关联度用于整体相似性评估，绝对关联度侧重幅度特征，斜率关联度分析变化趋势，改进绝对关联度则综合了多种因素，为识别决策提供多维度参考。

该系统的MATLAB实现充分考虑了R2009b版本的兼容性，所有算法都经过优化以保证运行效率。通过神经网络与HMM的协同工作，系统能够同时处理视觉和听觉两种生物特征，为多模态识别应用提供了可靠解决方案。