基于MATLAB的BP神经网络人脸识别系统实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发了一套完整的人脸识别系统，实现了人脸图像预处理、PCA特征提取和BP神经网络分类。系统支持灰度化、尺寸和光照归一化处理，可有效提升识别准确率。

详 情 说 明

基于BP神经网络的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别系统，采用MATLAB编程实现。系统通过BP神经网络结合主成分分析(PCA)技术，能够对人脸图像进行准确识别。系统包含完整的处理流程：从图像预处理到特征提取，再到模型训练和最终识别，并提供了全面的性能评估功能。

功能特性

• 图像预处理：实现灰度化、尺寸归一化、光照归一化处理
• 特征提取：采用PCA降维技术提取有效的人脸特征
• 模型训练：使用BP神经网络构建高精度的人脸识别模型
• 人脸识别：对新输入图像进行识别并输出置信度分数
• 性能评估：提供混淆矩阵、准确率、精确率等评价指标

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集（如ORL、YALE等标准数据集）
2. 图像格式支持jpg/png等常见格式
3. 图像尺寸将统一调整为112×92像素
4. 每人需要多张不同角度和光照的人脸图像

训练阶段

1. 运行训练程序开始模型训练
2. 系统将显示训练过程曲线和误差变化
3. 训练完成后生成模型参数文件
4. 输出训练准确率报告

识别阶段

1. 输入待识别人脸图像
2. 系统输出识别结果和置信度分数
3. 显示原始图像与识别结果的对比

性能评估

1. 系统自动计算总体识别准确率
2. 生成混淆矩阵可视化结果
3. 提供精确率、召回率等详细指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 神经网络工具箱(Neural Network Toolbox)
• 推荐内存：至少4GB RAM

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据处理流程的完整控制、图像预处理操作的执行、PCA特征提取的实现、BP神经网络模型的构建与训练、人脸识别过程的调度以及性能评估指标的计算。该文件作为系统入口，协调各个功能模块协同工作，确保人脸识别流程的顺畅执行。