基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别系统(MATLAB代码实现)

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本文探讨了如何使用MATLAB深度学习工具箱构建和训练一个基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别系统。通过创建CNN模型,加载数据集并进行训练,实现了对人脸图像的识别和身份确认。实际应用中,可能需要更复杂的模型和优化方法以提高准确性。

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基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别系统(MATLAB代码实现)

人脸识别是一种广泛应用于安全领域的技术,它可以通过分析和比对人脸图像来确认一个人的身份。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种在图像处理任务中表现卓越的深度学习模型。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于CNN的人脸识别系统,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集应包含多个已知身份的人脸图像,而测试数据集则包含待识别的人脸图像。可以使用公开的人脸数据集,如LFW(Labeled Faces in the Wild)数据集,或自行收集和标注数据集。

接下来,我们将使用MATLAB中的深度学习工具箱来构建和训练CNN模型。以下是一个简单的人脸识别CNN模型的示例代码:

% 创建CNN模型
layers = [
    imageInputLayer(
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