基于MATLAB的LVQ神经网络人脸朝向智能识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB平台开发，利用LVQ神经网络算法实现对多种人脸朝向（正面、左侧、右侧等）的智能识别。系统通过训练获得高精度识别模型，可为安防监控和人机交互等领域提供可靠的技术支持。

详 情 说 明

基于LVQ神经网络的人脸朝向智能识别系统

项目介绍

本项目是一个基于LVQ（学习向量量化）神经网络算法的人脸朝向智能识别系统。系统通过学习不同人脸朝向的特征向量分布，实现对输入人脸图像朝向角度的高效、准确识别。该系统包含数据预处理、特征提取、网络训练和实时预测四个核心模块，可广泛应用于安防监控、人机交互、智能摄影等需要对人物姿态进行判别的场景。

功能特性

• 高效识别：采用LVQ神经网络算法，实现快速、准确的人脸朝向分类。
• 多角度支持：可识别正面、左侧、右侧、俯视、仰视等多种朝向角度。
• 可视化结果：在原图像上标注识别出的朝向箭头和角度值，直观展示识别结果。
• 置信度输出：提供每个朝向类别的判定概率分布，增加结果的可信度。
• 模块化设计：系统结构清晰，包含数据预处理、特征提取、网络训练和实时预测四大模块。

使用方法

训练阶段

1. 准备带标签的人脸图像数据集（JPEG/PNG格式），每张图像标注具体朝向角度（如0°正面、±45°侧脸等）。
2. 运行训练程序，系统将自动完成数据预处理、特征提取和网络训练。
3. 训练完成后，系统将生成优化后的LVQ神经网络模型文件（.mat格式）。

预测阶段

1. 输入单张或多张待检测的人脸图像（系统将统一预处理为固定像素尺寸的灰度图像）。
2. 系统加载预训练模型，进行人脸朝向识别。
3. 输出结果包括：

- 类别标签（如：正面、左侧45°等） - 置信度概率分布 - 可视化结果（在原图像上标注识别出的朝向信息）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 神经网络工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（JPEG、PNG等）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、图像特征提取、LVQ神经网络模型的构建与训练、以及面向新输入图像的预测与可视化输出。它协调各个功能模块的顺序执行，确保从原始图像输入到最终朝向识别结果生成的全流程自动化处理。