课设的基于神经网络的人脸识别测试源程序

资 源 简 介

课设的基于神经网络的人脸识别测试源程序

详 情 说 明

基于神经网络的人脸识别系统设计需要融合多种算法和技术来实现高性能。系统核心采用神经网络作为识别基础架构，通过自然梯度算法优化网络参数，显著提升了模型的收敛速度和识别准确率。

在特征提取环节，创新性地结合能量谱分析与K均值PSO聚类算法。能量谱分析能有效捕捉人脸图像的频域特征，而改进的PSO聚类算法则通过粒子群优化K均值初始中心点，克服了传统方法易陷入局部最优的问题。

系统实现了完整的工程化流程：从串口数据采集开始，经过插值拟合预处理，再到方程求解和数据分析。这种端到端的设计使得系统可以直接处理原始硬件采集的数据。特别在数据分析阶段，通过多维度特征融合和降维处理，大幅提升了神经网络输入的判别性。

测试结果表明，该方案在识别精度和计算效率方面都达到了较高水平，特别是在复杂光照和部分遮挡条件下仍保持稳定性能。整个系统设计体现了算法创新与工程实践的有机结合。