基于MATLAB的BP神经网络算法的人脸朝向识别-01

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 项目相关说明：

Images文件夹为数据集：共50张图片，10张人脸，每张人脸5个表情
train：利用8张人脸训练BP神经网络，BP网络利用matlab自带的工具箱
test：利用2张人脸十张图片测试，精确度百分之百
特征提取:利用边缘检测提取眼睛部位特征

编译器环境：matlab R2014a

BP神经网路训练代码：

%BPtrain代码
%BP神经网络训练
clc;
images=[ ];
M_train=8;%表示人脸
N_train=5;%表示方向
sample=[];
pixel_value=[];
sample_number=0;
k=0;

for j=1:N_train
for i=1:M_train
str=strcat('Images\',num2str(i),'_',num2str(j),'.bmp'); %读取图像，连接字符串形成图像的文件名。
img= imread(str);
[rows cols]= size(img);%获得图像的行和列值。
img_edge=edge(img,'Sobel');
k=k+1;
subplot(M_train,N_train,k)
imshow(img_edge)%显示灰度图
%由于在分割图片中我们可以看到这个人脸的眼睛部分也就是位于分割后的第二行中，位置变化比较大，而且眼睛边缘检测效果很好
sub_rows=floor(rows/6);%最接近的最小整数,分成6行
sub_cols=floor(cols/8);%最接近的最小整数，分成8列
sample_num=M_train*N_train;%前5个是第一幅人脸的5个角度
sample_number=sample_number+1;
for subblock_i=1:8 %因为这还在i，j的循环中，所以不可以用i
block_num=subblock_i;
pixel_value(sample_number,block_num)=0;
for ii=sub_rows:(2*sub_rows)
for jj=(subblock_i-1)*sub_cols+1:subblock_i*sub_cols
pixel_value(sample_number,block_num)=pixel_value(sample_number,block_num)+img_edge(ii,jj);
end
end
end
end
end
%将特征值转换为小于1的值
max_pixel_value=max(pixel_value);
max_pixel_value_1=max(max_pixel_value);
for i=1:3
mid_value=10^i;
if(((max_pixel_value_1/mid_value)>1)&&((max_pixel_value_1/mid_value)<10))
multiple_num=1/mid_value;
pixel_value=pixel_value*multiple_num;
break;
end
end

%T 为目标矢量
t=zeros(1,sample_number);
%因为有五类，所以至少用3个数表示，5介于2的2次方和2的3次方之间
for i=1:sample_number
% if((mod(i,5)==1)||(mod(i,5)==4)||(mod(i,5)==0))
if(i<=M_train)
t(1,i)=1;
end
if(i>M_train&&i<=2*M_train)
t(1,i)=2;
end
if(i>2*M_train&&i<=3*M_train)
t(1,i)=3;
end
if(i>3*M_train&&i<=4*M_train)
t(1,i)=4;
end
if(i>4*M_train&&i<=5*M_train)
t(1,i)=5;
end
end
% NEWFF——生成一个新的前向神经网络
% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练
% SIM——对 BP 神经网络进行仿真
%  定义训练样本
% P 为输入矢量
P=pixel_value'
% T 为目标矢量
T=t
size(P)
size(T)
% size(P)
% size(T)
%  创建一个新的前向神经网络
net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
%  当前输入层权值和阈值
inputWeights=net_1.IW{1,1}
inputbias=net_1.b{1}
%  当前网络层权值和阈值
layerWeights=net_1.LW{2,1}
layerbias=net_1.b{2}
%  设置训练参数
net_1.trainParam.show = 50;
net_1.trainParam.lr = 0.01;
net_1.trainParam.mc = 0.9;
net_1.trainParam.epochs = 60000;
net_1.trainParam.goal = 1e-3;
%  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);
%  对 BP 网络进行仿真
A = sim(net_1,P);
%  计算仿真误差
E = T - A;
mse(E)

BP神经网络测试代码：

%BP训练集测试
images=[ ];
M_train=2;%表示人脸
N_train=5;%表示方向
sample=[];
pixel_value=[];
sample_number=0;
k=0;

for j=1:N_train
for i=1:M_train
str=strcat('Images\',num2str(i+8),'_',num2str(j),'.bmp'); %读取图像，连接字符串形成图像的文件名。
str1=strcat(num2str(i+8),'-',num2str(j));
img= imread(str);
[rows cols]= size(img);%获得图像的行和列值。
img_edge=edge(img,'Sobel');
% k=k+1;
% subplot(M_train,N_train,k);
% imshow(img_edge);%显示灰度图
% title(str1);
%由于在分割图片中我们可以看到这个人脸的眼睛部分也就是位于分割后的第二行中，位置变化比较大，而且眼睛边缘检测效果很好
sub_rows=floor(rows/6);%最接近的最小整数,分成6行
sub_cols=floor(cols/8);%最接近的最小整数，分成8列
sample_num=M_train*N_train;%前5个是第一幅人脸的5个角度
sample_number=sample_number+1;
for subblock_i=1:8 %因为这还在i，j的循环中，所以不可以用i
block_num=subblock_i;
pixel_value(sample_number,block_num)=0;
for ii=sub_rows:(2*sub_rows)
for jj=(subblock_i-1)*sub_cols+1:subblock_i*sub_cols
    pixel_value(sample_number,block_num)=pixel_value(sample_number,block_num)+img_edge(ii,jj);
end
end
end
end
end
%将特征值转换为小于1的值
max_pixel_value=max(pixel_value);
max_pixel_value_1=max(max_pixel_value);
for i=1:3
mid_value=10^i;
if(((max_pixel_value_1/mid_value)>1)&&((max_pixel_value_1/mid_value)<10))
multiple_num=1/mid_value;
pixel_value=pixel_value*multiple_num;
break;
end
end
p=pixel_value';
%加载保存好的神经网络
A = sim(net_1,p)
%四舍五入结果
result=round(A)
%显示判断结果
num3=0;
direction='方向';
s=struct('direction',direction);
for num0=1:sample_num
if (num0<=2)
if result(num0)==1
s(num0).direction='右';
end
end
if (num0>2&&num0<=4)
if result(num0)==2
s(num0).direction='中右';
end
end
if (num0>4&&num0<=6)
if result(num0)==3
s(num0).direction='中间';
end
end
if (num0>6&&num0<=8)
if result(num0)==4
s(num0).direction='中左';
end
end
if (num0>8&&num0<=10)
if result(num0)==5
s(num0).direction='左';
end
end
end
%显示结果
for num1=1:N_train
for num2=1:M_train
num3=num3+1;
consequence=sprintf('图%d-%d人脸朝%s方向',num2+8,num1,s(num3).direction)
str=strcat('.\Images\',num2str(num2+8),'_',num2str(num1),'.bmp'); %读取图像，连接字符串形成图像的文件名。
str1=consequence;
img= imread(str);
[rows cols]= size(img);%获得图像的行和列值。
img_edge=edge(img,'Sobel');
k=k+1;
subplot(M_train,N_train,k);
imshow(img_edge);%显示灰度图
title(consequence);
end
end
%显示正确率
correct_rate=[];
for num4=1:sample_num
if s(num4).direction~=0
correct_rate(num4)=1;
else
correct_rate(num4)=0;
end
end
sum1=sum(correct_rate(:));
correct_rate1=sum1/sample_num*100;
sprintf('识别正确率为 %d%%',correct_rate1)

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本文标签： 的人神经网络朝向算法matlab