matlab源码LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别.zip资源-CSDN下载

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LVQ（Learning Vector Quantization）神经网络是一种监督学习方法，常用于分类问题，特别是模式识别领域。在本项目中，LVQ神经网络被应用于人脸朝向的识别，这是计算机视觉和人工智能领域的一个重要任务。人脸朝向识别对于智能监控、人机交互以及人脸识别系统等有广泛应用。 LVQ神经网络的基本原理是通过学习训练样本集来构造一组原型向量，这些原型向量可以代表不同的类别。在训练过程中，网络会调整这些原型向量的位置，使得它们能更好地近似输入数据的分布。LVQ网络通常包含输入层、竞争层和可能的输出层。在人脸朝向识别的应用中，输入层可能接收来自图像处理后的特征，如灰度值、边缘检测结果或局部特征；竞争层的神经元对应于不同的人脸朝向类别；如果存在输出层，则用于给出最终的分类决策。在这个项目中，MATLAB被用作实现LVQ神经网络的编程环境。MATLAB具有强大的矩阵运算能力，以及丰富的科学计算和可视化工具，非常适合进行这种类型的数据分析和建模。源码可能包括以下几个部分： 1. 数据预处理：原始的人脸图像需要经过预处理，如灰度化、直方图均衡化、尺寸归一化等，以减少光照、背景等因素的影响，并提取出对人脸朝向有用的特征，如关键点位置、面部轮廓等。 2. 特征提取：为了输入到LVQ网络，需要将图像转换为向量形式。这可能涉及到特征工程，如使用PCA（主成分分析）、LBP（局部二值模式）或HOG（方向梯度直方图）等方法。 3. 初始化网络：设置LVQ网络的结构，包括输入层、竞争层的节点数，以及可能的初始原型向量位置。原型向量的数量通常与类别数相等。 4. 训练过程：根据训练数据，执行LVQ算法的迭代更新，调整原型向量以优化分类性能。LVQ1、LVQ2和LVQ3是常见的LVQ变种，它们在更新规则上有所不同，如最近邻原则、竞争距离最小化和加权最近邻原则等。 5. 测试与评估：使用未参与训练的测试数据，检验模型的泛化能力，通过准确率、混淆矩阵等指标评估模型性能。 6. 可视化结果：可能包括绘制训练过程中的损失函数变化、分类边界图或实际与预测朝向的对比图，帮助理解模型的运行情况。这个项目结合了MATLAB编程、LVQ神经网络理论和实际的人脸识别技术，为理解LVQ在实际问题中的应用提供了实例。通过学习和分析这个源码，可以深入掌握LVQ网络的工作原理，以及如何在实际问题中应用机器学习方法解决模式识别挑战。

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matlab源码 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别.zip （59个子文件）

matlab源码 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别

lvq2_train.m 1KB

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%% LVQ神经网络的预测——人脸识别 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr> <td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-49221-1-1.html">该案例</a>提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。</td> </tr> <tr> <td> 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。</td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> <tr> <td> 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。</td> </tr><tr> <td> 7：此书其他常见问题、预定方式等，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</td> </tr></table> % </html> % web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-61927-1-1.html %% 清除环境变量 clear all clc; %% 人脸特征向量提取 % 人数 M=10; % 人脸朝向类别数 N=5; % 特征向量提取 pixel_value=feature_extraction(M,N); %% 训练集/测试集产生 % 产生图像序号的随机序列 rand_label=randperm(M*N); % 人脸朝向标号 direction_label=repmat(1:N,1,M); % 训练集 train_label=rand_label(1:30); P_train=pixel_value(train_label,:)'; Tc_train=direction_label(train_label); T_train=ind2vec(Tc_train); % 测试集 test_label=rand_label(31:end); P_test=pixel_value(test_label,:)'; Tc_test=direction_label(test_label); %% K-fold交叉验证确定最佳神经元个数 k_fold=10; Indices=crossvalind('Kfold',size(P_train,2),k_fold); error_min=10e10; best_number=1; best_input=[]; best_output=[]; best_train_set_index=[]; best_validation_set_index=[]; h=waitbar(0,'正在寻找最佳神经元个数.....'); for i=1:k_fold % 验证集标号 validation_set_index=(Indices==i); % 训练集标号 train_set_index=~validation_set_index; % 验证集 validation_set_input=P_train(:,validation_set_index); validation_set_output=T_train(:,validation_set_index); % 训练集 train_set_input=P_train(:,train_set_index); train_set_output=T_train(:,train_set_index); for number=10:30 for j=1:5 rate{j}=length(find(Tc_train(:,train_set_index)==j))/length(find(train_set_index==1)); end net=newlvq(minmax(train_set_input),number,cell2mat(rate)); % 设置网络参数 net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.show=10; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.001; % 训练网络 net=train(net,train_set_input,train_set_output); waitbar(((i-1)*21+number)/219,h); %% 仿真测试 T_sim=sim(net,validation_set_input); Tc_sim=vec2ind(T_sim); error=length(find(Tc_sim~=Tc_train(:,validation_set_index))); if error<error_min error_min=error; best_number=number; best_input=train_set_input; best_output=train_set_output; best_train_set_index=train_set_index; best_validation_set_index=validation_set_index; end end end disp(['经过交叉验证，得到的最佳神经元个数为：' num2str(best_number)]); close(h); %% 创建LVQ网络 for i=1:5 rate{i}=length(find(Tc_train(:,best_train_set_index)==i))/length(find(best_train_set_index==1)); end net=newlvq(minmax(best_input),best_number,cell2mat(rate),0.01); % 设置训练参数 net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.goal=0.001; net.trainParam.lr=0.1; %% 训练网络 net=train(net,best_input,best_output); %% 人脸识别测试 T_sim=sim(net,P_test); Tc_sim=vec2ind(T_sim); result=[Tc_test;Tc_sim] %% 结果显示 % 训练集人脸标号 strain_label=sort(train_label(best_train_set_index)); htrain_label=ceil(strain_label/N); % 训练集人脸朝向标号 dtrain_label=strain_label-floor(strain_label/N)*N; dtrain_label(dtrain_label==0)=N; % 显示训练集图像序号 disp('训练集图像为：' ); for i=1:length(find(best_train_set_index==1)) str_train=[num2str(htrain_label(i)) '_'... num2str(dtrain_label(i)) ' ']; fprintf('%s',str_train) if mod(i,5)==0 fprintf('\n'); end end % 验证集人脸标号 svalidation_label=sort(train_label(best_validation_set_index)); hvalidation_label=ceil(svalidation_label/N); % 验证集人脸朝向标号 dvalidation_label=svalidation_label-floor(svalidation_label/N)*N; dvalidation_label(dvalidation_label==0)=N; % 显示验证集图像序号 fprintf('\n'); disp('验证集图像为：' ); for i=1:length(find(best_validation_set_index==1)) str_validation=[num2str(hvalidation_label(i)) '_'... num2str(dvalidation_label(i)) ' ']; fprintf('%s',str_validation) if mod(i,5)==0 fprintf('\n'); end end % 测试集人脸标号 stest_label=sort(test_label); htest_label=ceil(stest_label/N); % 测试集人脸朝向标号 dtest_label=stest_label-floor(stest_label/N)*N; dtest_label(dtest_label==0)=N; % 显示测试集图像序号 fprintf('\n'); disp('测试集图像为：'); for i=1:20 str_test=[num2str(htest_label(i)) '_'... num2str(dtest_label(i)) ' ']; fprintf('%s',str_test) if mod(i,5)==0 fprintf('\n'); end end % 显示识别出错图像 error=Tc_sim-Tc_test; location={'左方' '左前方' '前方' '右前方' '右方'}; for i=1:length(error) if error(i)~=0 % 识别出错图像人脸标号 herror_label=ceil(test_label(i)/N); % 识别出错图像人脸朝向标号 derror_label=test_label(i)-floor(test_label(i)/N)*N; derror_label(derror_label==0)=N; % 图像原始朝向 standard=location{Tc_test(i)}; % 图像识别结果朝向 identify=location{Tc_sim(i)}; str_err=strcat(['图像' num2str(herror_label) '_'... num2str(derror_label) '识别出错.']); disp([str_err '(正确结果：朝向' standard... '；识别结果：朝向' identify ')']); end end % 显示识别率 disp(['识别率为：' num2str(length(find(error==0))/20*100) '%']); web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-61927-1-1.html %% % % <html> % <table align="center" > <tr> <td align="center">版权所有：<a % href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>   <script % src="http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic" language="JavaScript" ></script> </td> </tr></table> % </html> %

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