基于Alexnet深度学习网络的人员口罩识别算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.算法理论概述

       人员口罩识别算法是一种基于深度学习的图像分类问题。在这个问题中，我们需要在图像中检测并识别出人员是否佩戴口罩。为了解决这个问题，我们可以使用AlexNet模型，它是一种深度学习网络，广泛应用于图像识别任务。

AlexNet模型

         AlexNet是一个深度学习网络，由两个部分组成：共享层和特定任务层。共享层包括5个卷积层（conv1到conv5）和3个全连接层（fc6、fc7、fc8）。特定任务层包括一个用于分类的softmax层（fc8）和用于位置回归的fc6-fc7-fc8 layers。AlexNet使用ReLU作为激活函数，使用dropout来防止过拟合，使用L2正则化来增强模型的泛化能力。

人员口罩识别算法

       我们可以将AlexNet模型应用于人员口罩识别的任务。首先，我们需要收集一个包含人员戴口罩和未戴口罩的图像的数据集。然后，我们使用AlexNet模型对图像进行训练和测试。

         在训练阶段，我们将输入图像和相应的标签（戴口罩或未戴口罩）送入AlexNet模型。模型的输出是一个概率值，表示该图像为戴口罩或未戴口罩的概率。我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降（SGD）优化器来更新模型参数，以最小化预测值和实际值之间的差异。

        在测试阶段，我们将输入图像送入已经训练好的AlexNet模型，并输出预测结果。如果预测结果大于某个阈值，我们将其判定为戴口罩；否则，我们将其判定为未戴口罩。

以下是AlexNet模型的一些核心公式：

卷积层的输出尺寸计算公式：O=(I−F+2P)/S+1，其中I是输入尺寸，F是卷积核尺寸，P是padding尺寸，S是步长。

ReLU激活函数的公式：f(x)=max(0,x)。

交叉熵损失函数的公式：L=−∑i=1N​yi​log(yi​^​)+(1−yi​)log(1−yi​^​)，其中N是样本数量，y是真实标签，y^​是预测标签。

SGD优化器的公式：θ=θ−η∇L(θ)，其中θ是参数，η是学习率，∇L(θ)是损失函数的梯度。

        深度学习模型的工作原理是通过学习从输入到输出的映射关系。在这个过程中，模型会学习到一些有用的特征表示，从而能够更好地理解和预测输入数据的性质。在人员口罩识别任务中，AlexNet模型通过学习从图像到戴口罩或未戴口罩的概率的映射关系，从而能够准确地识别出人员是否佩戴口罩。

4.部分核心程序

file_path1    =  'test\mask\';% 图像文件夹路径  
 
%获取测试图像文件夹下所有jpg格式的图像文件
img_path_list = dir(strcat(file_path1,'*.png'));
idx=0;%初始化索引
for i = 1:20%对每张测试图像进行预测并可视化
    idx           = idx+1; %索引+1
    II            = imread([file_path1,img_path_list(i).name]);%读取测试图像
    II            = imresize(II,[227 227]);%将测试图像大小缩放为预训练模型的输入大小
    Features      = activations(net,II,featureLayer,'OutputAs','rows'); %提取测试图像的特征
    II2           = predict(classifier,Features);%使用分类器对测试图像进行分类
    subplot(4,10,idx) %在第一行的左侧位置显示测试图像和分类结果
    disp(char(II2));%输出测试图像的分类结果
    imshow(II); %显示测试图像
    title(char(II2));%显示测试图像的分类结果
end
 
 
file_path1    =  'test\no mask\';% 图像文件夹路径  
img_path_list = dir(strcat(file_path1,'*.png'));%获取测试图像文件夹下所有jpg格式的图像文件
 
for i = 1:20%对每张测试图像进行预测并可视化
    idx           = idx+1;%索引+1
    II            = imread([file_path1,img_path_list(i).name]); %读取测试图像
    II            = imresize(II,[227 227]);%将测试图像大小缩放为预训练模型的输入大小
    Features      = activations(net,II,featureLayer,'OutputAs','rows');%提取测试图像的特征
    II2           = predict(classifier,Features); %使用分类器对测试图像进行分类
    subplot(4,10,idx)%在第一行的右侧位置显示测试图像和分类结果
    disp(char(II2)); %输出测试图像的分类结果
    imshow(II);%显示测试图像
    title(char(II2));%显示测试图像的分类结果
end