基于长短期记忆网络的人脸识别算法的MATLAB仿真

最新推荐文章于 2025-11-25 00:02:19 发布
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本文介绍了基于长短期记忆（LSTM）网络的人脸识别算法，并提供了MATLAB中的实现代码。LSTM网络用于捕捉人脸图像的时序信息，提高识别性能。在MATLAB中，数据集被划分为训练集和测试集，构建了包含序列输入层、LSTM层、全连接层和Softmax层的网络结构，使用Adam优化器进行训练和性能评估。

人脸识别技术在现代生活中扮演着重要的角色，它被广泛应用于安全系统、人机交互以及社交媒体等领域。其中，基于深度学习的人脸识别算法取得了显著的突破。本文将介绍一种基于长短期记忆（LSTM）网络的人脸识别算法，并提供MATLAB中的仿真代码。

LSTM网络是一种递归神经网络，特别适用于处理和预测时间序列数据。在人脸识别任务中，LSTM网络可以学习并捕捉人脸图像中的时序信息，从而提高识别性能。下面是实现该算法的MATLAB代码：

% 导入人脸图像数据集
faceDataset = imageDatastore('path_to_dataset', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource',
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