基于MATLAB的深度学习人脸识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB构建了一个高效的人脸特征判别与识别系统，通过深度神经网络自动提取关键特征，支持数据预处理、模型训练与批量处理。系统优化了反向传播算法，适用于多场景人脸数据集的身份验证。

详 情 说 明

基于深度学习的人脸特征判别与识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别系统，通过构建深度神经网络模型，能够自动提取人脸图像的关键特征并完成身份识别。系统包含数据预处理、模型训练、性能评估等模块，支持批量处理多个人脸数据集。通过反向传播算法优化网络参数，显著提升识别准确率，同时具备模型保存和加载功能。

功能特性

• 数据预处理模块：支持人脸图像尺寸统一化处理（64×64像素灰度图）
• 深度神经网络模型：采用卷积神经网络(CNN)进行特征提取
• 激活函数与分类器：使用Sigmoid激活函数与Softmax分类器
• 优化算法：基于随机梯度下降(SGD)优化网络参数
• 模型管理：支持模型保存和加载功能
• 性能评估：提供准确率曲线、损失函数曲线、混淆矩阵等评估指标

使用方法

数据准备

1. 准备人脸图像数据集（如Yale Face Database或CelebA数据集）
2. 确保图像尺寸统一为64×64像素的灰度图
3. 准备对应的身份标签文本文件
4. 设置训练集与测试集划分比例参数

运行流程

1. 运行主程序启动系统
2. 系统将自动加载数据并进行预处理
3. 开始训练深度神经网络模型
4. 保存训练完成的模型文件(.mat格式)
5. 生成训练过程可视化图表和性能评估报告

输出结果

• 训练完成的神经网络模型文件
• 训练过程准确率与损失函数曲线图
• 测试集识别准确率评估报告
• 混淆矩阵和分类性能指标（精确率、召回率等）

系统要求

软件环境

• MATLAB（推荐使用R2018b或更高版本）
• 深度学习工具箱

硬件建议

• 内存：8GB以上
• 硬盘空间：至少2GB可用空间
• GPU：支持CUDA的NVIDIA GPU（可选，用于加速训练）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据加载与预处理、神经网络模型构建、模型训练过程控制、性能评估指标计算以及结果可视化等功能。该文件作为整个系统的入口点，协调各模块之间的数据流和任务执行顺序，确保人脸识别流程的完整执行。