MATLAB2021a中三层自动编码机人脸识别性能评估

资源摘要信息:"基于三层自动编码机训练的人脸识别系统是利用深度学习方法，通过自编码器（Autoencoder）网络模型实现特征提取和降维，以此提高人脸识别的准确率。在该系统中，三层自动编码器由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成，隐藏层的神经元数量设置为80，模型的训练是在指定的参数下进行的，包括最大迭代次数（MaxEpochs）为1000次、L2权重正则化（L2WeightRegularization）为0.001、稀疏性正则化（SparsityRegularization）为4、稀疏比例（SparsityProportion）为0.05以及解码器的传递函数（DecoderTransferFunction）设置为'purelin'。 为了评估人脸识别系统的性能，研究者使用了ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），这是一种通过在不同阈值设置下的真正率（True Positive Rate, TPR）和假正率（False Positive Rate, FPR）来评估分类器性能的图表工具。ROC曲线下的面积（Area Under the Curve, AUC）可以提供分类器区分正负样本能力的直观评估，AUC值越高，表明人脸识别模型的效果越好。 仿真测试是在Matlab 2021a环境下完成的。Matlab是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发的高性能编程语言和交互式环境，提供了丰富的数学计算库和工具箱，非常适合进行深度学习模型的构建和仿真测试。在本例中，仿真测试包括了数据的准备、数据分割为训练集和测试集、区域定位、获取人脸、计算相似度、比较数据等步骤，这些功能是通过一系列的Matlab脚本文件实现的。 文件列表中的各个脚本文件具体作用如下： - 25_sample_similarity_figure_1.fig：可能是一个包含样本相似度图形界面的文件，用于展示样本之间的相似性分析结果。 - prepare_data.m：用于准备和预处理数据，以便进行模型训练和测试。 - area_location.m：可能用于定位或处理图像中的特定区域，例如人脸识别中的眼睛、鼻子、嘴巴等。 - Faceget.m：可能包含获取人脸数据的函数，用于从图像或视频中检测和提取人脸信息。 - divide_train_test_data.m：用于将数据集分割为训练集和测试集，这是机器学习流程中的关键步骤。 - Areacut.m：可能包含对特定区域进行裁剪的代码，例如将检测到的人脸区域从原始图像中裁剪出来。 - compute_similarity.m：用于计算样本之间的相似度，这是人脸识别中重要的步骤之一。 - frr_far_err.m：可能包含计算误拒率（False Rejection Rate, FRR）、误受率（False Acceptance Rate, FAR）和其它相关误差的函数。 - compare_data.m：用于比较不同的数据集或特征，可能涉及到模型的性能评估。 - Facedataprocess.m：用于对人脸数据进行预处理，可能包括归一化、滤波等操作。 整体来看，该人脸识别系统结合了深度学习和模式识别的理论基础，利用三层自动编码机进行特征学习，并通过Matlab 2021a实现了一系列的功能脚本，最终以ROC曲线和AUC值为标准评价人脸识别模型的有效性。"