基于MATLAB神经网络工具箱的人脸识别系统实现与开发

资 源 简 介

该MATLAB项目利用神经网络工具箱构建人脸识别系统，通过图像预处理、PCA特征提取和神经网络分类，实现高效的人脸识别功能。系统包含完整的图像处理流程和模型训练模块，适合学习和实际应用。

详 情 说 明

基于MATLAB神经网络工具箱的人脸识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的人脸识别系统，结合图像预处理、主成分分析(PCA)特征提取和多层感知器(MLP)神经网络分类技术，实现了高效准确的人脸识别功能。系统支持训练集批量导入和模型增量学习，提供完整的训练、识别和性能评估流程。

功能特性

• 图像预处理：自动完成人脸图像的灰度转换、尺寸标准化和光照均衡化处理
• 特征提取：采用PCA算法进行人脸特征降维，保留最具区分性的特征成分
• 神经网络分类：构建MLP神经网络分类器，实现高精度人脸身份识别
• 批量训练支持：支持训练数据集的批量导入和模型增量学习功能
• 实时识别：提供单张或多张人脸图像的实时识别，输出身份标识和置信度评分
• 性能评估：自动计算识别准确率、召回率等指标，生成混淆矩阵可视化报告

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集：组织人脸图片文件夹和对应的标签文件
2. 配置参数：设置图像尺寸、PCA降维维数、神经网络结构等参数
3. 启动训练：运行训练程序，系统将自动预处理图像、提取特征并训练神经网络模型
4. 保存模型：训练完成后生成可重用的神经网络模型文件

识别阶段

1. 加载模型：导入已训练好的神经网络模型文件
2. 输入测试图像：选择单张或多张待识别的人脸图片
3. 执行识别：系统自动预处理并识别图像，输出人员标识和置信度
4. 查看结果：获取识别结果和性能评估报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：

- 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) - 神经网络工具箱(Neural Network Toolbox) - 统计和机器学习工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)

• 硬件建议：4GB以上内存，支持GPU加速（可选）

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，整合了完整的识别流程，包含图像预处理、特征降维提取、神经网络模型训练与优化、实时识别决策以及识别性能评估与可视化等核心功能模块的调度与执行。