基于卷积神经网络的MATLAB人脸识别训练系统

资 源 简 介

该项目提供了一个完整的MATLAB人脸识别解决方案，包含图像预处理、CNN特征提取和多分类训练模块。支持从小规模实验数据到大规模人脸库的训练场景，能够自动学习 discriminative 特征并生成高精度识别模型。

详 情 说 明

基于卷积神经网络的人脸识别训练系统

项目介绍

本项目是一个端到端的人脸识别训练框架，实现了从原始图像预处理到高精度识别模型生成的全流程。系统采用卷积神经网络技术，支持小规模实验室环境及大规模人脸库场景，能够有效学习人脸特征并进行多分类识别。本作品为研究生优秀课程设计成果。

功能特性

• 端到端训练流程：完整覆盖数据加载、预处理、模型训练与评估
• 数据增强与图像预处理：支持图像缩放、归一化等预处理操作，增强模型泛化能力
• 卷积神经网络特征提取：采用多层CNN结构自动学习判别性人脸特征
• Softmax多分类器：实现高效的人员ID分类识别
• 模型可视化分析：提供特征层可视化和模型精度评估报告

使用方法

1. 准备数据集：将标注好的JPEG/PNG格式人脸图像按人员ID分类存放，图像尺寸需统一调整为224×224像素
2. 配置参数：根据需要修改网络结构和训练超参数
3. 执行训练：运行主程序启动训练过程
4. 获取结果：训练完成后将生成模型文件(.mat)和精度评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱
• 图像处理工具箱
• 推荐配置：8GB以上内存，支持CUDA的NVIDIA显卡

文件说明

主程序文件整合了完整的模型训练流程，具体包含数据集的加载与预处理、卷积神经网络结构的构建与参数配置、模型训练过程的执行控制、训练完成后模型的保存与导出，以及对模型在测试集上的识别精度进行评估并生成性能报告的核心功能。