设计并实现了一种基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别系统。该系统利用深度学习技术，通过训练卷积神经网络模型，实现对人脸图像的高效识别。
项目信息
编号：MDV-2
大小：31M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、R2023b
项目介绍
系统主要包括数据预处理、模型训练和人脸识别三个模块。在数据预处理中，我们收集并处理了包含多个类别的人脸图像数据集。在模型训练过程中，使用MATLAB实现了卷积神经网络模型的训练，并保存了训练好的模型参数。
在人脸识别过程中，利用训练好的模型对输入的人脸图像进行识别，并输出识别结果。实验结果表明，该系统能够准确识别人脸，并具有较高的鲁棒性和实用性。
项目数据
Tipps：系统使用了ORL人脸数据集进行模型的训练和测试，同时自己添加了4组自建目录，每个目录表示一个不同的人。
– ORL人脸数据集共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。
– 此数据集下包含42个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。所有的图像是以bmp格式存储，每个图像都是是92x112x1像素、256级的灰度图。对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情(睁眼/闭眼，微笑/不微笑)和面部细节(戴眼镜/不戴眼镜)环境下采集的。所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的，拍摄的是正脸(有些带有略微的侧偏)。
– ORL人脸数据集部分展示
– 自建人脸数据集部分展示
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对train.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main.m
– 运行train.m
– 训练结果分析
项目文档
Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)
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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