卷积神经网络人脸识别matlab代码

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一类经典的深度学习网络，被广泛应用于图像处理领域。在人脸识别方面，卷积神经网络可以通过学习人脸的特征，实现对人脸的准确识别。本文将介绍使用MATLAB实现卷积神经网络人脸识别的代码。

首先，我们需要准备人脸图片数据集，以供训练和测试。数据集可以由多张人脸图片组成，每张图片需要标注对应的人名。使用MATLAB的ImageDatastore函数可以方便地读取图片数据。

其次，我们需要构建卷积神经网络模型。这里可以使用MATLAB的Deep Learning Toolbox提供的卷积神经网络模板进行构建，包括卷积层、池化层、全连接层等。网络模型需要根据具体任务调整层数、节点数等参数。

接着，我们需要对模型进行训练。这可以通过MATLAB的trainNetwork函数实现，可以选择不同的优化器、损失函数和学习率等参数。训练完成后，可以保存模型用于后续测试。

最后，我们可以使用保存的模型对人脸进行识别。通过读取待识别的人脸图片并输入到模型中，可以得到对应的输出。输出通常是一个向量，每个元素表示对应人名的概率。可以选择输出概率最大的人名作为识别结果，也可以根据阈值进行判定。

综上所述，通过以上步骤可以使用MATLAB实现卷积神经网络人脸识别的代码。这种方法能够有效提高人脸识别的准确性和效率，广泛应用于人脸门禁、刷脸支付等领域。