本研究提出了一种基于学习向量量化（LVQ）神经网络的人脸朝向识别方法。
项目信息
编号：MDV-3
大小：12M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、R2023b
项目介绍
该方法通过提取人脸图像的特征，并利用LVQ神经网络进行训练和识别，实现了对人脸朝向的有效分类。
实验结果表明，所提出的方法在不同的测试数据上均表现出较高的识别准确率，验证了其在实际应用中的可行性和有效性。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对extract.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 Al_Rec.m
1.训练模型
– 神经网络训练
该图显示了神经网络训练的整体进度：
（1）训练结果: 训练结束，满足性能条件。
（2）训练进度: 显示训练的轮次、时间和性能变化。包括初始值、停止值和目标值。
（3）训练算法: 采用随机权重/偏置规则（trainr）和均方误差（mse）作为性能度量。
（4）训练图: 可以选择查看性能、训练状态、混淆矩阵和受试者工作特征（ROC曲线）。
– 网络图
该图展示了自定义神经网络的结构：
（1）输入层: 接受8个输入特征。
（2）隐藏层: 包含20个神经元。
（3）输出层: 输出5个分类结果。
– 性能
性能图展示了训练过程中均方误差（MSE）的变化情况：
（1）横轴: 训练的轮次。
（2）纵轴: 均方误差（MSE）。
（3）蓝色曲线: 表示训练过程中的性能变化。
此图显示最佳训练性能出现在第3轮，MSE逐步减小，表明模型在训练过程中性能逐渐提升。
– 混淆
混淆矩阵展示了模型在训练、验证和测试阶段的预测结果与实际标签之间的关系。
（1）训练混淆矩阵: 展示了模型在训练数据上的预测结果。
（2）验证混淆矩阵: 展示了模型在验证数据上的预测结果。
（3）测试混淆矩阵: 展示了模型在测试数据上的预测结果。
（4）全部混淆矩阵: 展示了模型在全部数据（训练、验证和测试）上的预测结果。
矩阵中的每个元素表示某个类别的实际标签和预测标签的数量。绿色表示预测正确的数量，红色表示预测错误的数量，NaN表示没有数据。
（5）受试者工作特征
ROC曲线展示了模型在不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）：
（1）训练ROC: 在训练数据上的ROC曲线。
（2）验证ROC: 在验证数据上的ROC曲线。
（3）测试ROC: 在测试数据上的ROC曲线。
（4）全部ROC: 在全部数据上的ROC曲线。
2.可视化
图1：训练集预测结果对比
描述：该图展示了训练集上模型的实际值和预测值的对比。
内容：横轴为预测样本，纵轴为预测结果。红色星号（*）表示实际值，蓝色圆圈（○）表示预测值。图中显示，所有预测值与实际值完全一致，模型在训练集上的准确率为100%。
图2：测试集预测结果对比
描述：该图展示了测试集上模型的实际值和预测值的对比。
内容：横轴为预测样本，纵轴为预测结果。红色星号（*）表示实际值，蓝色圆圈（○）表示预测值。图中显示，所有预测值与实际值完全一致，模型在测试集上的准确率为100%。
图3：训练集混淆矩阵
描述：该图展示了模型在训练集上的混淆矩阵。
内容：混淆矩阵用于评估分类模型的性能，显示实际类别与预测类别的对比。对角线上的值表示预测正确的样本数。这里每个类都有7个样本，所有样本都被正确分类，因此每个对角线上的值为7，准确率为100%。
图4：测试集混淆矩阵
描述：该图展示了模型在测试集上的混淆矩阵。
内容：混淆矩阵用于评估分类模型的性能，显示实际类别与预测类别的对比。对角线上的值表示预测正确的样本数。这里每个类都有3个样本，所有样本都被正确分类，因此每个对角线上的值为3，准确率为100%。
这些图表表明，神经网络模型在训练和测试数据集上的性能非常好，准确率均为100%。混淆矩阵显示模型在每个类别上的预测都完全正确，没有误分类的情况。
图5：人脸右前方
图6：人脸正前方
图7：人脸左前方
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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