采用som神经网络算法进行100个人脸识别

资 源 简 介

采用som神经网络算法进行100个人脸识别

详 情 说 明

正文： SOM（自组织映射）神经网络是一种经典的无监督学习算法，特别适用于高维数据的降维可视化与聚类分析。在人脸识别任务中，SOM能够通过竞争学习自动提取人脸特征，无需预先标注训练数据。

在MATLAB环境下实现100个人脸识别时，SOM的核心优势在于其拓扑结构保持特性。算法会将输入的100张人脸图像（通常转换为向量形式）映射到二维神经元网格上，相似的人脸特征会被聚类到相邻神经元节点。这种结构不仅直观展示了人脸数据的分布规律，还便于后续识别阶段的最近邻搜索。

可扩展性体现在三个方面： 数据维度：SOM对输入图像的分辨率无严格要求，通过预处理统一尺寸即可适应不同来源的人脸数据 样本规模：当新增人脸数据时，只需对已有模型进行增量训练，无需重新构建整个网络 硬件适配：MATLAB的矩阵运算优化能有效利用GPU加速，处理更大规模数据集

需要注意的是，SOM更侧重于特征提取和数据可视化，若需实现精确身份识别，通常会结合有监督分类器（如KNN或SVM）作为后续处理模块。这种分阶段的设计模式既保留了无监督学习的灵活性，又能满足实际识别场景的精度需求。