基于MATLAB深度学习工具箱的人像性别自动识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB构建卷积神经网络模型，实现对人像照片性别的自动识别。支持批量图像处理、模型训练优化及准确率评估，用户可上传单张或多张图像进行实时预测，操作简便高效。

详 情 说 明

基于深度神经网络的人像性别自动识别系统

项目介绍

本项目利用MATLAB深度学习工具箱构建卷积神经网络（CNN）模型，旨在实现对人像照片中性别特征的自动识别。系统结合了图像特征提取与迁移学习技术，支持批量图像处理，并提供模型训练优化、准确率评估以及实时预测等功能。用户可通过上传单张或多张标准人像照片，快速获得性别分类结果及相应的置信度分析。

功能特性

• 深度学习模型：采用卷积神经网络进行高精度性别特征识别。
• 迁移学习支持：可基于预训练模型进行微调，提升训练效率与模型性能。
• 批量处理能力：支持对多张图像进行一次性预测，并生成详细的结果报告。
• 结果可视化：可选显示处理后的图像，并标注识别结果与置信度。
• 格式兼容性强：支持常见的图像格式（如JPG、PNG等），并建议统一输入图像分辨率以优化识别效果。
• 输出结果全面：提供文本分类标签（“男性”/“女性”）、置信度评分及CSV格式的批量处理报告。

使用方法

1. 准备训练数据：收集已标注性别（“male”或“female”）的人像图片集，保存为JPG或PNG格式。
2. 模型训练：运行训练脚本，配置网络参数并进行模型优化与评估。
3. 预测应用：上传单张或多张人像照片，系统将自动返回性别分类结果及置信度。
4. 结果获取：可查看实时预测结果，或导出CSV报告用于批量分析。

系统要求

• MATLAB版本：推荐使用R2020a或更高版本。
• 深度学习工具箱：需安装MATLAB Deep Learning Toolbox。
• 图像处理工具箱：建议安装Image Processing Toolbox以支持图像预处理。
• 硬件建议：为加速训练过程，推荐使用配备GPU（支持CUDA）的计算设备。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括模型训练流程的初始化、网络结构的构建与配置、训练数据的加载与预处理、深度学习模型的训练与验证、以及针对新输入图像的预测与结果分析。此外，该文件还负责生成预测结果的可视化输出和批量处理报告。