目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

4.1、训练阶段

4.2、预处理阶段

4.3、识别阶段

5.算法完整程序工程

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

.......................................................
img_size= [224,224];
imgPath = 'train/';        % 图像库路径
imgDir  = dir([imgPath '*.jpg']); % 遍历所有jpg格式文件
cnt     = 0;cnt     = 0;
for i = 1:36          % 遍历结构体就可以一一处理图片了iif mod(i,12)==1figureendcnt     = cnt+1;subplot(3,4,cnt); img = imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片 I               = imresize(img,img_size(1:2));[bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.15);[~,II] = max(scores);if ~isempty(bboxes) % 如果检测到目标I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes(II,:),scores(II),LineWidth=3);% 在图像上绘制检测结果endsubplot(3,4,cnt); imshow(I, []);  % 显示带有检测结果的图像pause(0.01);% 等待一小段时间，使图像显示更流畅if cnt==12cnt=0;end
end
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4.算法理论概述

       基于YoloV2网络的面部识别系统是一种先进的实时面部识别系统，它能够识别正面、侧面等各种角度的面部。这种系统主要包括三个阶段：训练阶段、预处理阶段和识别阶段。

4.1、训练阶段

       在训练阶段，我们首先需要收集大量的人脸图像作为训练数据。这些数据需要包括各种角度、光照、表情等因素的干扰。然后，我们使用一种称为深度学习的机器学习方法对这些数据进行训练。YoloV2是一种目标检测算法，它可以将图像划分为网格，并在每个网格中预测多个边界框。每个边界框都会预测其中心位置、宽度、高度以及一个置信度分数。该模型还包括一个分类器，用于预测每个边界框中对象的类别。在人脸识别任务中，我们可以将每个边界框预测为一个面部。为了使模型能够识别不同角度的面部，我们需要在训练时使用侧脸和正脸图像的混合。
      在训练阶段，我们使用一种称为反向传播的优化算法来优化模型的参数。反向传播通过计算损失函数对每个参数的梯度来更新参数，以最小化损失函数。损失函数通常包括分类损失和定位损失。分类损失用于衡量模型预测的类别与实际类别的差异。定位损失用于衡量模型预测的边界框位置与实际边界框位置的差异。

4.2、预处理阶段

       在预处理阶段，我们首先需要对输入图像进行预处理，由于人脸可能出现在图像中的不同位置和大小，因此我们需要根据人脸的位置和大小来调整图像的大小。我们将图像调整为与YoloV2模型输入大小相同的尺寸，并保持纵横比不变。

4.3、识别阶段

      在识别阶段，我们将经过预处理的图像输入到YoloV2模型中，并使用分类器和定位器来预测边界框中的人脸类别和位置。然后，我们使用非极大值抑制（NMS）算法来去除重叠的边界框，并返回最终的检测结果。分类器预测每个边界框中的人脸类别（正面或侧面）。我们使用阈值来过滤掉低置信度的预测结果。对于每个剩余的边界框，我们将其分类为正面或侧面的人脸。定位器预测每个边界框的位置和大小。我们使用阈值来过滤掉低置信度的预测结果。对于每个剩余的边界框，我们将其位置和大小调整为与实际人脸大小相同，并将其作为检测结果返回。

5.算法完整程序工程

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