BP神经网络源码

资 源 简 介

BP神经网络源码

详 情 说 明

BP神经网络与ELM的人眼状态检测实现

本文介绍基于MATLAB的BP神经网络和极限学习机（ELM）实现人眼睁开/闭合状态判断的系统架构。该系统分为三个核心模块：数据预处理、模型训练和状态预测，适用于疲劳驾驶监测等场景。

数据准备与特征提取 系统通过图像处理技术提取眼部关键特征，如上下眼睑距离、虹膜可见面积等作为输入向量。预处理阶段可能涉及灰度化、Haar特征检测或卷积核滤波，最终生成标准化后的特征矩阵。

BP神经网络实现 采用反向传播算法进行权重调整，包含输入层（特征维度）、隐藏层（可配置神经元数量）和输出层（二分类sigmoid单元）。训练过程包含学习率动态调整、早停策略防止过拟合，使用均方误差作为损失函数。

ELM对比实现 极限学习机作为对照模型，其随机初始化输入权重和偏置的特性可快速生成隐层输出矩阵。通过Moore-Penrose广义逆直接计算输出权重，显著缩短训练时间但可能牺牲部分精度。

效果验证 系统通过准确率、召回率等指标评估模型性能。典型应用场景包括： 实时视频流中的连续帧分析 不同光照条件下的鲁棒性测试 跨个体泛化能力验证

两种算法各有优势：BP神经网络更适合高精度场景但训练耗时，ELM适用于需要快速部署的场合。实际应用中可结合集成学习方法提升稳定性。