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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1、训练阶段
4.2、预处理阶段
4.3、识别阶段
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
........................................…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1、训练阶段
4.2、预处理阶段
4.3、识别阶段
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
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img_size [224,224];
imgPath train/; % 图像库路径
imgDir dir([imgPath *.jpg]); % 遍历所有jpg格式文件
cnt 0;cnt 0;
for i 1:36 % 遍历结构体就可以一一处理图片了iif mod(i,12)1figureendcnt cnt1;subplot(3,4,cnt); img imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片 I imresize(img,img_size(1:2));[bboxes,scores] detect(detector,I,Threshold,0.15);[~,II] max(scores);if ~isempty(bboxes) % 如果检测到目标I insertObjectAnnotation(I,rectangle,bboxes(II,:),scores(II),LineWidth3);% 在图像上绘制检测结果endsubplot(3,4,cnt); imshow(I, []); % 显示带有检测结果的图像pause(0.01);% 等待一小段时间使图像显示更流畅if cnt12cnt0;end
end
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4.算法理论概述 基于YoloV2网络的面部识别系统是一种先进的实时面部识别系统它能够识别正面、侧面等各种角度的面部。这种系统主要包括三个阶段训练阶段、预处理阶段和识别阶段。
4.1、训练阶段 在训练阶段我们首先需要收集大量的人脸图像作为训练数据。这些数据需要包括各种角度、光照、表情等因素的干扰。然后我们使用一种称为深度学习的机器学习方法对这些数据进行训练。YoloV2是一种目标检测算法它可以将图像划分为网格并在每个网格中预测多个边界框。每个边界框都会预测其中心位置、宽度、高度以及一个置信度分数。该模型还包括一个分类器用于预测每个边界框中对象的类别。在人脸识别任务中我们可以将每个边界框预测为一个面部。为了使模型能够识别不同角度的面部我们需要在训练时使用侧脸和正脸图像的混合。 在训练阶段我们使用一种称为反向传播的优化算法来优化模型的参数。反向传播通过计算损失函数对每个参数的梯度来更新参数以最小化损失函数。损失函数通常包括分类损失和定位损失。分类损失用于衡量模型预测的类别与实际类别的差异。定位损失用于衡量模型预测的边界框位置与实际边界框位置的差异。
4.2、预处理阶段 在预处理阶段我们首先需要对输入图像进行预处理由于人脸可能出现在图像中的不同位置和大小因此我们需要根据人脸的位置和大小来调整图像的大小。我们将图像调整为与YoloV2模型输入大小相同的尺寸并保持纵横比不变。
4.3、识别阶段 在识别阶段我们将经过预处理的图像输入到YoloV2模型中并使用分类器和定位器来预测边界框中的人脸类别和位置。然后我们使用非极大值抑制NMS算法来去除重叠的边界框并返回最终的检测结果。分类器预测每个边界框中的人脸类别正面或侧面。我们使用阈值来过滤掉低置信度的预测结果。对于每个剩余的边界框我们将其分类为正面或侧面的人脸。定位器预测每个边界框的位置和大小。我们使用阈值来过滤掉低置信度的预测结果。对于每个剩余的边界框我们将其位置和大小调整为与实际人脸大小相同并将其作为检测结果返回。
5.算法完整程序工程
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