基于BP神经网络的人脸识别

基于BP神经网络的人脸识别

学生：林仙土学号：S071954

摘要：人脸自动识别技术有着广阔的应用领域，本文提出用主成分分析和BP神经网络进行人脸识别。人脸识别包括两个部分：第一，特征提取；第二，神经网络进行识别。

关键词：BP神经网络人脸识别主成分分析

本系统采用20幅图像（4个人每人5幅）作为训练图像，应用主成分分析对训练图像进行二阶相关和降维，提取训练图像的独立基成分构造人脸子空间，并将训练集中的人脸图像向独立基上投影得到的系数输入改进的BP神经网络进行训练。然后将待识别的人脸图像向独立基上投影得到投影系数，再将其输入已训练过的BP神经网络进行识别。此方法对人脸库图像进行测试，识别率达到90%以上。本系统采用MATLAB编程，并运用了其中的GUI编程实现人机交互。

为在不同机子下顺利运行，本系统用uigetdir函数让用户选择训练图像库和待识别图像，使得待识别图像可在不同位置皆可让软件识别。

注意：待识别图像的名字必须是test.jpg。

系统界面：

程序：

function varargout=BP(varargin)

gui_Singleton=1;

gui_State=struct('gui_Name',mfilename,...

'gui_Singleton',gui_Singleton,...

'gui_OpeningFcn',@BP_OpeningFcn,...

'gui_OutputFcn',@BP_OutputFcn,...

'gui_LayoutFcn',[],...

'gui_Callback',[]);

if nargin&&ischar(varargin{1})

gui_State.gui_Callback=str2func(varargin{1});

end

if nargout

[varargout{1:nargout}]=gui_mainfcn(gui_State,varargin{:}); else

gui_mainfcn(gui_State,varargin{:});

end

function BP_OpeningFcn(hObject,eventdata,handles,varargin) handles.output=hObject;

guidata(hObject,handles);

%UIWAIT makes BP wait for user response(see UIRESUME)

%uiwait(handles.figure1);

%---Outputs from this function are returned to the command line. function varargout=BP_OutputFcn(hObject,eventdata,handles)

%varargout cell array for returning output args(see VARARGOUT); %hObject handle to figure

%eventdata reserved-to be defined in a future version of MATLAB %handles structure with handles and user data(see GUIDATA)

%Get default command line output from handles structure varargout{1}=handles.output;

%---Executes on button press in input.

function input_Callback(hObject,eventdata,handles)

%hObject handle to input(see GCBO)

%eventdata reserved-to be defined in a future version of MATLAB %handles structure with handles and user data(see GUIDATA) global TestDatabasePath

TestDatabasePath=uigetdir('D:\','Select test database path'); axes(handles.axes1);

a=imread(strcat(TestDatabasePath,'\test.jpg'));

imshow(a)

set(handles.text1,'string','image for recognition')

%---Executes on button press in recognise.

function recognise_Callback(hObject,eventdata,handles)

%hObject handle to recognise(see GCBO)

%eventdata reserved-to be defined in a future version of MATLAB %handles structure with handles and user data(see GUIDATA) TrainDatabasePath=uigetdir('D:\','Select training database path');

global TestDatabasePath

value=bpnet(TestDatabasePath,TrainDatabasePath) set(handles.text2,'string',value)

载入选择图像路径

载入图像