BP神经网络的人脸识别matlab代码

BP神经网络在人脸识别方面的应用通常涉及特征提取、网络训练和分类等步骤。在MATLAB中，你可以使用Neural Network Toolbox来编写这样的代码。以下是一个简化版的示例，展示了如何创建一个简单的BP神经网络用于人脸识别：

% 导入所需库和数据集
addpath('toolbox'); % 如果有自定义函数
load faceData.mat; % 假设有一个包含人脸图像和标签的数据集

% 数据预处理（例如，灰度化、归一化）
images = rgb2gray(images);
images = imresize(images, [32, 32]); % 将图像调整为固定尺寸
inputs = (images - mean(images))/stddev(images);

% 创建BP神经网络结构
net = feedforwardnet(30); % 假设30层的网络
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt反向传播算法

% 分割数据集为训练集和测试集
[trainInds, testInds] = dividerand(size(inputs, 1), 0.8); % 80%用于训练，20%用于测试
inputsTrain = inputs(trainInds,:);
targetsTrain = labels(trainInds,:);
inputsTest = inputs(testInds,:);
targetsTest = labels(testInds,:);

% 训练神经网络
net = train(net, inputsTrain', targetsTrain');

% 测试并评估性能
outputsTest = net(inputsTest');
accuracy = sum(outputsTest == targetsTest') / numel(targetsTest);

% 输出结果和保存模型
disp(['Accuracy on test set: ', num2str(accuracy)]);
save('face_recognition_net.mat', 'net'); % 保存训练好的网络