基于卷积神经网络的人脸识别用Matlab代码

以下是基于卷积神经网络的人脸识别的Matlab代码示例：

1.加载数据

% 加载人脸图像数据
faceDataset = imageSet('人脸数据集路径');
numClasses = numel(faceDataset); % 类别数量

2.划分训练集和测试集

% 80%用于训练，20%用于测试
[trainingSet, testingSet] = partition(faceDataset, 0.8, 'randomized');

3.使用预训练的卷积神经网络

% 加载预训练的卷积神经网络
net = alexnet();

% 修改最后一层，将分类器修改为适合人脸识别的分类器
layers = net.Layers;
layers(end-2) = fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc8');
layers(end) = classificationLayer('Name', 'softmax');
net = modifyNetwork(net, layers);

4.训练网络

% 设置网络训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize', 10, ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', 1e-4, ...
    'Verbose', true, ...
    'ValidationData', testingSet, ...
    'ValidationFrequency', 10, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(trainingSet, net, options);

5.测试网络

% 对测试集进行预测
predictedLabels = classify(net, testingSet);

% 计算准确率
accuracy = mean(predictedLabels == testingSet.Labels);
fprintf('准确率: %f\n', accuracy);

以上是基于卷积神经网络的人脸识别的Matlab代码示例。需要注意的是，需要根据实际情况修改代码中的数据路径、网络结构、训练选项等参数。