matlab 项目人脸识别

### Matlab 中的人脸识别方法

在 MATLAB 项目中实现人脸识别通常依赖于计算机视觉工具箱中的函数和算法。通过使用预训练模型或自定义训练，可以有效地识别人脸并执行相应的操作。

#### 使用预训练网络进行人脸检测

MATLAB 提供了 `vision.CascadeObjectDetector` 函数来创建级联分类器对象用于检测图像中的人脸[^1]：

% 创建一个人脸检测器
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector();

% 加载测试图片
I = imread('peppers.png');

% 执行人脸检测
bbox = step(faceDetector, I);

% 显示结果
imshow(I);
hold on;
for i = 1:length(bbox)
    rectangle('Position', bbox(i,:), 'LineWidth', 2, 'EdgeColor', 'yellow');
end

#### 利用深度学习进行人脸识别

对于更复杂的应用场景，可以通过迁移学习利用已有的卷积神经网络(CNN)，如 VGG16 或 ResNet，在少量数据上微调以适应特定需求[^2]:

% 导入预训练的 CNN 模型
net = alexnet;

% 获取层图结构
lgraph = layerGraph(net);

% 添加新的全连接层和支持更多类别的分类层
newLayers = [
    fullyConnectedLayer(50,'Name','fc_new')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classoutput')];

% 将新层附加到原网络末端
lgraph = addLayers(lgraph,newLayers);

% 连接最后池化层与新增加的全连接层
lgraph = connectLayers(lgraph,'pool5','fc_new');

% 设置可训练参数
options = trainingOptions('sgdm',...
    'InitialLearnRate',0.0001,...
    'MaxEpochs',8,...
    'MiniBatchSize',32,...
    'Shuffle','every-epoch',...
    'ValidationFrequency',30,...
    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress');

% 开始训练过程 (假设已有准备好的数据集 trainData 和 testData )
trainedNet = trainNetwork(trainData,lgraph,options);

% 测试阶段：加载一张待测照片 imgTest 并预测其类别标签
labelPred = classify(trainedNet,imgTest);
disp(['Predicted Label: ', char(labelPred)]);