基于SOM神经网络的MATLAB人脸智能识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于自组织映射（SOM）神经网络的100人脸识别系统，具备自动分类、动态数据库扩展及可视化训练过程功能，通过无监督学习优化特征映射，提供高效的识别性能评估与用户交互界面。

详 情 说 明

基于SOM神经网络的100人脸智能识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于自组织映射（SOM）神经网络的智能人脸识别系统，能够自动识别和分类100个不同个体的人脸图像。系统采用无监督学习算法进行特征映射，支持人脸数据库的动态扩展和新样本的训练更新。通过可视化界面展示网络训练过程和识别结果，并具备性能评估模块，可计算识别准确率和混淆矩阵。

功能特性

• 智能识别：实现对100个人的自动人脸识别与分类
• 动态扩展：支持人脸数据库的动态扩展和新样本的训练更新
• 可视化分析：提供网络训练过程和识别结果的可视化展示
• 性能评估：包含识别准确率计算和混淆矩阵分析功能
• 图像预处理：集成图像预处理与特征提取技术
• 模块化设计：采用模块化系统架构，便于维护和扩展

使用方法

数据准备

• 准备包含100个人的标准人脸图像数据集
• 图像分辨率建议为128×128像素
• 支持JPG/PNG/BMP等常见图像格式
• 每人提供10-20张不同角度和光照条件的样本

训练模型

运行主程序开始训练SOM神经网络模型，系统将自动进行图像预处理和特征提取。

识别应用

使用训练好的模型进行人脸识别，系统将输出分类结果和相似度评分。

结果查看

查看可视化输出包括神经元激活图、特征映射平面，以及性能报告如识别准确率和训练收敛曲线。

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 神经网络工具箱

硬件建议

• 内存：8GB或以上
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括人脸图像预处理与特征提取、SOM神经网络模型构建与训练、人脸识别与分类执行、训练过程可视化展示、识别结果性能评估以及支持增量学习的模型更新机制。该文件作为系统入口，协调各模块工作流程，实现从数据输入到结果输出的完整处理链路，同时管理模型文件的保存与加载，确保系统的可扩展性和持续学习能力。