基于神经网络人脸识别(附代码)

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1、【代码及说明见第四页】基于三层BP神经网络的人脸识别->实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别。二.BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为X=[xpx2,•••,%„],有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为丫=[儿％，•••?」，隐含层具有k个神经元,采用BP学习算法训练神经网络。BP神经网络的结构BP网络在本质上是一・种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的

2、数学表达式，只要用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如(输入向量，期望输出向量)的向量对构成的。在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。BP算法主要包括两个阶段：(1)向前传播阶段①从样本集中取一个样本(Xp,Yp),将Xp输入网络，其中Xp为输入向量，Yp为期望输出向量。②计算相应的实际输岀Op。在此阶段，信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层。这个过程也是网络在完成训练后正常运行吋执行的过

3、程。在此过程中，网络执行的是下列运算:(1)向后传播阶段①计算实际输出Op与相应的理想输出Yp的差；②按极小化误差的方法调整权矩阵。这两个阶段的工作一般应受到精度要求的控制，定义1m◎币工(冷-勺)2(1)乙J=1作为网络关于第P个样本的误差测度(误差函数)。而将网络关于整个样本集的误差测度定义为E=XEr⑵如前所述，将此阶段称为向后传播阶段，也称之为误差传播阶段。为了更清楚地说明本文所使用的BP网络的训练过程，首先假设输入层、中间层和输出层的单元数分别是N、L和M。X=(xo,xi,・・・,x

4、“)是加到网络的输入矢量,H=(ho,hi/--,hL-i)M中间层输出矢量，Y=(yo,yi,…,yM-i)是网络的实际输出矢量,并且用D二(dod,…,dwJ来表示训练组中各模式的冃标输岀矢量。输出单元i到隐单元j的权值是Vy而隐单元j到输岀单元k的权值是Wjk。另外用孤和①j来分别表示输岀单元和隐单元的阈值。于是，中间层各单元的输出为：N-1勺=/(工號+0)/=0而输出层各单元的输出是：yk=f&jkh^0k)7=0其中f(*)是激励函数，采用s型函数：1+e在上述条件下，网络的训练过程

5、如下：⑴选定训练集。由相应的训练策略选择样本图像作为训练集。⑵初始化各权值Vij,Wjk和阈值①j,0k,将其设置为接近于0的随机值，并初始化精度控制参数£和学习率Q。(2)从训练集屮取一个输入向量X加到网络，并给定它的冃标输出向量D。⑷利用式(7)计算出一个屮间层输出H,再用式(8)计算出网络的实际输出Y。(5)将输出矢量中的元素yk与目标矢量中的元素dk进行比较，计算出M个输岀误差项：戈=(心-儿)儿(1-儿:对中间层的隐单元也计算出L个误差项：M-15;=勺(1—勺)工4叫*=0(5)依次

6、计算出各权值和阈值的调整量：△W/X(71)=(q/(I+£))*(△⑺—1)+1严Q*hj(6)△岭(h)=(a/(I+N))*(△岭(刃—1)+1)*®*兀(7)△4")=仅/(4£))塑O-(+1)<(8)△0(n)=(a/(I+厶))*gj(71-1)4-1)*&(9)(6)调整权值和阈值:吹〃+1)=吹对+△%(〃),Vij(n+1)=岭(对+△岭0?)Ok(n+1)=Q(n)+k(防,0(n+1)=0(h)+(n)(7)当k每经历1至M后，判断指标是否满足精度要求：EWe,其中E

7、是总误1M_l差函数，且E=-X(dk-yk)2.如果不满足，就返冋(3),继续迭代。如果满足,2k=o就进入下一步。⑼训练结束，将权值和阈值保存在文件中。这吋可以认为各个权值已经达到稳定，分类器形成。再一次进行训练时，直接从文件导出权值和阈值进行训练，不需要进行初始化。是*结束◄BP算法流程图YALE数据库是由耶鲁大学计算视觉与扼制中心创立，包括15位志愿者，每个人有11张不同姿势、光照和表情的图片，共计165张图片，图片均为80*100像素的BMP格式图像。我们将整个数据库分为两个部分，每个

8、人的前5幅图片作为网络的训练使用，后6副图片作为测试使用。说明：程序的输入数据可以从这里下载：链接：https://pan.baidu.eom/s/1aAHGygOsFH1PYdY4XekyTQ密码：vsfb如果不能下载了，可以自己找找YALE人脸数据库。代码分为read_can_use.m和main_can_ues.ro先运行read_can_use.m读取图片的像索值，使用奇异值分解的方法得到对应的特征。程序预设了只读取前5个人的人脸图片，可以自己改成最多15个人。然后运行main_can_