自己编写的CNN程序，ORL人脸库

资 源 简 介

自己编写的CNN程序，ORL人脸库

详 情 说 明

在构建自定义CNN模型处理ORL人脸库时，首要任务是设计高效的数据集处理流程。ORL数据集包含40人共400张灰度人脸图像，每张图像尺寸为92×112像素，具有不同光照和表情变化。数据集创建需遵循以下逻辑：

数据加载与预处理 通过遍历目录结构按人物ID分类图像，统一转换为张量格式。典型操作包括灰度化、归一化（像素值缩放到0-1区间）以及维度扩展（为CNN增加通道维度）。

训练集与测试集划分 采用分层抽样策略，确保每个身份在训练集和测试集中均有代表。常见做法是按7:3比例随机分割，同时打乱顺序以避免模型学习到潜在顺序偏差。

数据增强（可选） 为提升模型泛化能力，可对训练集施加旋转（±10°）、水平翻转或添加高斯噪声等操作。需注意ORL图像本身具有严格对齐特性，过度增强可能破坏面部关键特征。

批处理与迭代器 使用动态批生成器将数据分块送入网络。合理设置批量大小（如16或32）以平衡内存占用和梯度稳定性，同时启用多线程加速数据加载。

模型架构方面，建议采用3-4个卷积层配合池化层逐步提取局部特征，全连接层前需展平操作。输出层设40个神经元对应ORL的40个分类类别，使用交叉熵损失函数和Adam优化器。训练时需监控验证集准确率防止过拟合，典型epoch数在50-100之间。

该流程的关键在于保持原始数据的结构性特征，同时通过标准化和增强手段使模型学会光照不变性和姿态鲁棒性。对于初学者，建议先用小批量数据验证管道正确性再扩展至完整训练。