MATLAB实现的基于LVQ神经网络人脸朝向识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建LVQ学习向量量化神经网络，实现对人脸朝向的智能识别。通过特征提取与模型训练，系统能够自动分析输入图像并输出朝向分类结果，具备高效准确的识别能力。

详 情 说 明

基于LVQ神经网络的人脸朝向识别系统

项目介绍

本项目基于LVQ（学习向量量化）神经网络算法，设计并实现了一套人脸朝向智能识别系统。系统通过对输入的人脸图像进行预处理、特征提取和模型训练，能够自动识别人脸图像的朝向（如正面、左侧、右侧等），并输出高精度的分类结果。该系统适用于人脸识别、智能监控、人机交互等多个应用场景。

功能特性

• 数据预处理模块：支持人脸图像尺寸标准化、灰度化、归一化等预处理操作
• 特征提取与降维：采用有效的图像特征提取技术，降低数据维度，提升模型效率
• LVQ神经网络模型：构建高效的LVQ分类器，实现准确的人脸朝向识别
• 模型训练与验证：支持模型训练过程监控，提供训练集和测试集准确率评估
• 性能评估报告：输出混淆矩阵、精确率、召回率等多维度性能指标
• 批量与单张预测：支持单张图像测试和批量图像预测功能

使用方法

数据准备

1. 准备人脸图像数据集，建议图像尺寸统一为64×64像素
2. 图像格式支持JPEG、PNG等常见格式
3. 为每张图像标注对应的朝向标签（如前、后、左、右等）
4. 按7:3的比例划分训练集和测试集

模型训练

1. 运行主程序启动系统
2. 系统自动加载数据集并进行预处理
3. 特征提取模块将图像转换为特征向量
4. LVQ神经网络进行模型训练
5. 保存训练完成的模型文件

预测验证

1. 加载训练好的模型
2. 输入测试图像进行朝向预测
3. 查看预测结果和性能评估报告
4. 分析混淆矩阵和各项分类指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上内存
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括数据加载与预处理、特征提取与降维、LVQ神经网络模型的构建与训练、模型性能的验证评估以及最终预测结果的输出展示。该文件作为整个系统的调度中心，协调各功能模块有序执行，确保从数据输入到结果输出的完整处理链路顺畅运行。