基于抽样-全样训练策略的MATLAB人脸识别BP神经网络系统

资 源 简 介

本项目采用创新的抽样-全样训练策略，利用BP神经网络实现人脸识别。系统从人脸数据库中随机抽取部分样本进行初始训练，逐步增加样本量优化网络参数，提升识别精度与训练效率。

详 情 说 明

基于抽样-全样训练策略的BP神经网络人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个创新的基于BP神经网络的人脸识别系统，核心在于采用抽样-全样渐进式训练策略。系统首先从人脸数据库中随机抽取部分样本进行初始训练，快速建立基础网络模型；随后逐步增加训练样本量进行全样训练，精细优化网络参数。该系统完整集成了人脸图像的预处理、特征提取、神经网络训练与识别测试等功能模块，能够高效、准确地进行人脸识别并输出详细结果。

功能特性

• 创新的训练策略：采用抽样-全样渐进式训练，兼顾训练效率与模型精度。
• 完整的处理流程：支持从图像预处理、特征提取到模型训练与测试的全流程。
• 全面的结果输出：提供训练过程可视化、模型文件、准确率报告及混淆矩阵等多种输出。
• 灵活的配置：支持关键网络参数（如学习率、隐藏层节点数等）的自定义配置。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 准备人脸图像数据集（如ORL、Yale等），确保图像格式统一。 * 准备对应的训练样本标签文件。 * 准备待识别的测试样本图像集。 * 根据需要，在配置部分调整网络参数。

1. 运行系统：

直接运行主程序文件，系统将自动执行以下流程：数据加载、预处理、特征提取、按策略进行神经网络训练、模型测试与结果输出。

1. 获取输出结果：

程序运行结束后，将在指定目录生成： * 训练过程的误差收敛曲线与准确率变化图。 * 训练完成后的最终神经网络模型。 * 训练集与测试集的识别准确率文本报告。 * 测试样本的详细识别结果（预测类别、置信度）。 * 混淆矩阵的可视化图表。

系统要求

• 操作系统： Windows / Linux / macOS
• 软件环境： MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议： 至少4GB内存，用于处理中等规模图像数据集

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心，负责协调各功能模块的顺序执行。其主要功能包括：系统初始化与参数配置、人脸图像数据的读取与预处理操作、图像特征的提取与降维、实施抽样-全样渐进训练策略以构建并优化BP神经网络模型、利用训练好的模型对测试集进行识别预测，以及最终生成并保存所有要求的输出结果与可视化图表。