基于cnn的人脸识别matlab
时间: 2023-07-13 13:08:28 浏览: 54
下面是一个基于CNN的人脸识别Matlab代码示例:
```matlab
% 加载图像数据
imds = imageDatastore('path/to/image/folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 划分训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'randomized');
% 创建 CNN 网络
layers = [
imageInputLayer([32 32 1])
convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(2)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 20, ...
'ValidationData', imdsTest, ...
'ValidationFrequency', 30, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练 CNN
net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);
% 测试模型
YPred = classify(net, imdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;
% 计算分类准确率
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);
```
这个示例代码展示了如何使用Matlab创建一个简单的CNN网络来进行人脸识别。你需要将图像数据存放在一个文件夹中,然后使用`imageDatastore`函数加载数据。然后,使用`splitEachLabel`函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来,你需要创建CNN网络并设置训练参数。训练CNN网络后,你可以使用`classify`函数对测试集进行分类,并计算分类准确率。