基于机器学习的人脸识别算法matlab仿真,对比GRNN,PNN,DNN以及BP四种网络

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

MATLAB2022A

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

SEL = 2;
 
load data.mat
 
if SEL == 1
   netbp = newff(F1',T1',64);
   netbp = train(netbp,F1',T1'); 
   save netmodel.mat netbp
else
   load netmodel.mat 
end
 
SNR = [-20:5:10];
for i = 1:length(SNR)
    i
    for j = 1:50
        F2n     = awgn(F2,SNR(i),'measured');
        T_out   = round(sim(netbp,F2n'));
        sbl2(j) = 100*length(find(T_out==T2'))/length(T2);
    end
    sbl(i) = mean(sbl2);
end
figure;
plot(SNR,sbl,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('SNR');
ylabel('BP网络识别率');
grid on
axis([-25,12,0,80]);
 
save r1.mat  SNR sbl

4.算法理论概述

       人脸识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它在安防、金融、交通等众多领域有着广泛的应用。机器学习算法为人脸识别提供了强大的工具，不同的机器学习算法在人脸识别中的性能表现和原理各有特点。本文将详细介绍广义回归神经网络（GRNN）、概率神经网络（PNN）、深度神经网络（DNN）和反向传播（BP）神经网络在人脸识别中的原理，并对它们进行比较。

       GRNN 是一种径向基神经网络（RBFN）的变体，它具有一个输入层、一个隐含层和一个输出层。输入层的神经元数量等于输入特征的维度，隐含层神经元的数量通常与训练样本的数量相同，输出层神经元的数量根据具体的预测任务确定。

       PNN 也是一种基于径向基函数的神经网络，它由输入层、模式层、求和层和输出层组成。输入层用于接收输入数据（人脸特征向量），模式层的神经元数量通常等于训练样本的数量，求和层用于对模式层的输出进行求和操作，输出层根据求和层的结果进行分类决策。

      BP 神经网络通常由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。输入层神经元数量等于输入特征的维度，输出层神经元数量根据输出类别数量确定，隐藏层神经元数量可以根据经验或实验进行设置。

       DNN 是一种包含多个隐藏层的神经网络，典型的结构包括输入层、多个隐藏层和输出层。隐藏层可以是全连接层、卷积层（在处理图像数据时常用）、池化层等多种形式的组合。在人脸识别中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的 DNN 结构，它通过卷积层提取人脸图像的特征，池化层进行特征压缩，全连接层进行分类决策。