MATLAB卷积神经网络图像特征识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目演示了基于CNN的图像特征识别流程，支持多种基础网络结构选择，可对边缘、纹理等特征进行提取与训练。用户可加载本地图像进行模型训练与测试，提升识别精度。

详 情 说 明

基于卷积神经网络的图像特征识别演示系统

项目介绍

本项目是一个深度学习演示程序，核心功能是利用卷积神经网络对用户提供的图像进行特征识别。系统支持选择不同的基础网络结构，以提取图像中的边缘、纹理、形状等关键特征进行学习，从而提升识别精度。用户能够加载本地图像数据进行模型训练与验证，并通过集成可视化功能，直观地查看特征识别结果及各项性能指标，实现深度学习流程的完整演示。

功能特性

• 灵活的网络架构：支持多种经典卷积神经网络结构（如VGG、ResNet等）作为基础模型进行特征提取与训练。
• 数据预处理与增强：内置图像尺寸自动调整功能（默认至224x224像素），并集成数据增强技术以提升模型泛化能力。
• 多格式图像支持：可加载JPG、PNG、BMP等常见格式的RGB图像或灰度图像。
• 结果可视化：

- 输出图像的分类标签（如“猫”、“狗”）及对应的分类概率值。 - 动态展示训练过程中的损失函数和准确率变化曲线。 - 生成混淆矩阵等评估图表，用于模型性能分析。

• 全面的模型评估：提供准确率、召回率等多项指标，对模型性能进行量化评估。

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件启动图形用户界面。
2. 加载数据：通过界面选择本地图像文件夹，系统将自动完成图像读取和预处理。
3. 配置模型：选择或自定义网络结构，设置训练参数（如学习率、迭代次数）。
4. 开始训练：启动训练过程，系统将实时显示训练进度与性能曲线。
5. 验证与测试：使用训练好的模型对验证集或新图像进行识别测试，查看分类结果与性能报告。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, macOS 10.14+, 或主流Linux发行版。
• 软件环境：MATLAB R2020b 或更高版本。
• 硬件建议：4GB以上内存，支持CUDA的NVIDIA GPU（可选，用于加速训练）。

文件说明

主程序文件作为系统的控制核心，负责调用和管理所有关键模块。其功能包括：初始化图形用户界面、响应用户操作指令、调度数据加载与预处理流程、配置并启动网络模型的训练与验证任务、管理结果的可视化呈现以及最终的性能评估报告生成。