基于MATLAB的图像预处理与CNN人脸识别训练系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了人脸图像的批量预处理与特征提取，结合卷积神经网络训练高精度人脸识别模型。支持多种数据集进行训练验证，并生成可复用模型文件，适用于人脸识别系统开发。

详 情 说 明

基于图像预处理与卷积神经网络的人脸识别训练系统

项目介绍

本项目是一个基于图像预处理技术和卷积神经网络(CNN)的人脸识别训练系统，能够实现人脸图像的批量预处理、特征提取和高精度识别模型的训练。系统支持多种人脸数据集的训练与验证，可生成可重复使用的人脸识别模型文件，并提供完整的训练过程可视化和性能评估报告。

功能特性

• 图像预处理：实现人脸图像的批量预处理，包括人脸检测、对齐、归一化等操作
• 特征提取：利用卷积神经网络自动学习具有判别性的人脸特征表示
• 模型训练：训练高准确率的人脸识别分类模型，支持多种网络结构
• 多数据集支持：兼容多种常用人脸数据集的训练与验证
• 可视化分析：提供训练过程的可视化报告和特征层可视化
• 模型导出：生成标准化格式的模型文件，便于部署和应用

使用方法

1. 数据准备：将包含多个人脸类别的图像数据集放置在指定目录，确保每张图片包含单一人脸，分辨率不低于128×128像素
2. 配置参数：根据需求修改配置文件中的参数，如网络结构、训练周期、学习率等
3. 运行训练：执行主程序开始模型训练过程
4. 结果分析：查看生成的训练报告、准确率曲线和混淆矩阵等评估结果
5. 模型应用：使用训练完成的模型文件进行人脸识别任务

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程语言：MATLAB (推荐R2018a或更高版本)
• 深度学习工具箱：MATLAB Deep Learning Toolbox
• 硬件要求：4GB以上内存，支持CUDA的GPU（可选，用于加速训练）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理、网络结构定义、模型训练流程、性能评估指标计算以及结果可视化组件。通过调用各个功能模块，实现从原始图像数据到最终人脸识别模型的完整自动化训练流程，并生成训练报告和模型文件供后续使用。