有哪些网站做二手房好的,怎样做网页制作视频,无锡专业网站,现在哪些网站做外贸的好做课题名称#xff1a;基于LVQ神经网络的人脸朝向识别分类
版本日期#xff1a;2024-02-20
运行方式#xff1a;直接运行GRNN0503.m文件
代码获取方式#xff1a;私信博主或 企鹅号:491052175
模型描述#xff1a;
采集到一组人脸朝向不同角度时的图像#xff0c;图像…课题名称基于LVQ神经网络的人脸朝向识别分类
版本日期2024-02-20
运行方式直接运行GRNN0503.m文件
代码获取方式私信博主或 企鹅号:491052175
模型描述
采集到一组人脸朝向不同角度时的图像图像来自不同的10个人每个人5幅图像人脸的朝向分别是左方左前方前方右前方右方。通过观察不难法线当人脸面朝不同方向时眼睛在图像中的位置差别比较大.因此可以考虑将图片中描述眼睛位置的特征喜喜提取出来作为LVQ神经网络的输入5个朝向分别用12345表示作为LVQ神经网络的输出。通过对训练集的图像进行训练得到具有预测功能的网络便可以对任意给出的人脸图像进行朝向判断和识别分类
算法流程
1.人脸特征向量提取如设计思路中所述当人脸朝向不同时眼睛在图像中的位置会有明显的差别。因此只需要将描述人眼位置信息的特征向量提取出来即可。方法是将整幅图像划分成6行8列 人眼的位置信息可以用第2行的8个子矩阵来描述注意针对不同大小的图像划分的网格需稍作修改边缘检测后8个子短阵中的值为“1”的像萦点个数与人脸朝向有直接关系 只要分别统计出第2行的8个子短阵中的值为“1”的像素点个数即可。
2.训练集和测试集的产生为了保证训练集数据的随机性随机选取图像库中的30隔入脸图像提取出的特征向量作为训练集数据剩余的20幅人脸图像提取出来的特征向盘作为测试集数据。
3.LVQ神经网络创建LVQ 神经网络的优点是不需要将输入向量进行归一化、正交化利用MATLAB自带的神经网络工具箱函数newlvq()可以构建一个LVQ 神经网络。
4.LVQ网络训练网络创建完毕后 便可以将训练集输入向量送人到网络中利用LVQ1 或LVQ2 算法对网络的权值进行调整直到满足训练、要求迭代终止。
5.人脸识别测试网络训练收敛后便可以对测试集数据进行预测即对测试集的图像进行人脸朝向识别对于任意给出的图像只需要将其特征向量提取出来便可对其进行识别。
LVQ神经网络调用函数
netnewlvq(PR,S1,PC,LR,LF)
PR:输入向量的范围size(PR) [R2] R 为输入向量的维数
S1:竞争层神经元的个数
PC:线性输出层期望类别各自所占的比重
LR:学习速率默认值为0.01
LF:学习函数默认为learnlv1
改进方向无
待改进方向:
利用智能算法GA,SA,PSO去优化竞争层神经元个数和学习率
特殊说明
神经网络每一次的预测结果都不相同为了得到更好的结果建议多次运行取最佳值
Matlab仿真结果
基于LVQ神经网络的人脸朝向识别精确率 基于LVQ神经网络的人脸朝向识别分类结果 基于LVQ神经网络的人脸朝向识别分类预测误差
