MATLAB实现的LVQ神经网络人脸朝向识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，基于学习向量量化(LVQ)神经网络构建人脸朝向识别系统。能够准确识别人脸图像的典型朝向角度，如左转、右转、俯视和仰视等，具有较高的识别精度和实用价值。

详 情 说 明

基于LVQ神经网络的人脸朝向识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于学习向量量化(LVQ)神经网络的人脸朝向识别系统。系统能够通过训练好的LVQ神经网络模型，对输入的人脸图像进行朝向分类识别，准确判断人脸朝向角度（如：左转、右转、俯视、仰视等典型朝向）。系统包含数据预处理、特征提取、网络训练和预测识别四个核心模块，支持批量人脸图像的自动识别和单张图像的实时检测。

功能特性

• 完整的处理流程：包含数据预处理、特征提取、网络训练和预测识别四大核心模块
• 灵活的输入支持：支持单张图像实时检测和批量图像自动识别
• 全面的输出结果：提供训练精度曲线、混淆矩阵、识别置信度等丰富信息
• 可视化展示：可显示标注识别结果的图像界面
• 性能评估：提供整体识别准确率和各类别识别率统计报告

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集：包含多个人脸朝向类别标注的人脸图像
2. 设置图像规格：统一调整为128×128像素的灰度图像
3. 配置标签数据：定义朝向类别标签（如：0-正面，1-左转30°，2-右转30°等）
4. 运行训练程序，生成LVQ神经网络模型文件（.mat格式）

预测阶段

• 单张图像识别：输入单张人脸图像，系统输出朝向类别编号、类别名称和置信度
• 批量图像识别：输入多张人脸图像，系统输出每张图像的识别结果表格
• 结果可视化：系统可显示标注识别结果的图像界面

系统要求

• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱：需要MATLAB图像处理工具箱支持
• 内存要求：建议4GB以上内存
• 存储空间：至少500MB可用空间用于模型和数据处理

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、特征向量提取、LVQ神经网络模型的训练与参数优化、人脸朝向的分类识别预测，以及识别结果的可视化展示与性能评估分析。该文件实现了从图像输入到最终识别结果输出的完整处理流程，用户可通过调整相关参数来适配不同的应用场景需求。