基于机器学习的人脸识别算法matlab仿真,对比GRNN,PNN,DNN以及BP四种网络
目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)





2.算法运行软件版本
MATLAB2022A
3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)
SEL = 2;load data.matif SEL == 1netbp = newff(F1',T1',64);netbp = train(netbp,F1',T1'); save netmodel.mat netbp
elseload netmodel.mat
endSNR = [-20:5:10];for i = 1:length(SNR)ifor j = 1:50F2n = awgn(F2,SNR(i),'measured');T_out = round(sim(netbp,F2n'));sbl2(j) = 100*length(find(T_out==T2'))/length(T2);endsbl(i) = mean(sbl2);
endfigure;
plot(SNR,sbl,'-r>',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('SNR');
ylabel('BP网络识别率');
grid on
axis([-25,12,0,80]);save r1.mat SNR sbl
10_039m
4.算法理论概述
人脸识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,它在安防、金融、交通等众多领域有着广泛的应用。机器学习算法为人脸识别提供了强大的工具,不同的机器学习算法在人脸识别中的性能表现和原理各有特点。本文将详细介绍广义回归神经网络(GRNN)、概率神经网络(PNN)、深度神经网络(DNN)和反向传播(BP)神经网络在人脸识别中的原理,并对它们进行比较。
GRNN 是一种径向基神经网络(RBFN)的变体,它具有一个输入层、一个隐含层和一个输出层。输入层的神经元数量等于输入特征的维度,隐含层神经元的数量通常与训练样本的数量相同,输出层神经元的数量根据具体的预测任务确定。
PNN 也是一种基于径向基函数的神经网络,它由输入层、模式层、求和层和输出层组成。输入层用于接收输入数据(人脸特征向量),模式层的神经元数量通常等于训练样本的数量,求和层用于对模式层的输出进行求和操作,输出层根据求和层的结果进行分类决策。
BP 神经网络通常由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。输入层神经元数量等于输入特征的维度,输出层神经元数量根据输出类别数量确定,隐藏层神经元数量可以根据经验或实验进行设置。
DNN 是一种包含多个隐藏层的神经网络,典型的结构包括输入层、多个隐藏层和输出层。隐藏层可以是全连接层、卷积层(在处理图像数据时常用)、池化层等多种形式的组合。在人脸识别中,卷积神经网络(CNN)是一种常用的 DNN 结构,它通过卷积层提取人脸图像的特征,池化层进行特征压缩,全连接层进行分类决策。
5.算法完整程序工程
OOOOO
OOO
O
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