基于Googlenet深度学习网络的人脸身份识别matlab仿真

简介: 基于Googlenet深度学习网络的人脸身份识别matlab仿真

1.算法运行效果图预览
4f862b93dc7bc09b4394b22e90fa48eb_82780907_202311102256340283592976_Expires=1699628794&Signature=NIqNuTw1quBsAc8wmCxgmhmatDM%3D&domain=8.jpg
9e3ac41270a175189d093032c7f78a44_82780907_202311102256340314264518_Expires=1699628794&Signature=zl7c8zwYR5WvzcWvTFA%2BuFf8WG8%3D&domain=8.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出,斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classification Task (分类任务)第二名。Classification Task (分类任务)的第一名则是GoogleNet 。GoogleNet是Google研发的深度网络结构,之所以叫“GoogLeNet”,是为了向“LeNet”致敬.人员行为动作识别是计算机视觉和深度学习领域的重要应用之一。近年来,深度学习网络在人员行为动作识别中取得了显著的成果。

  1. 原理
    1.1 深度学习与卷积神经网络(CNN)
    深度学习是一种机器学习技术,它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接,实现对数据的学习和特征提取。卷积神经网络(CNN)是深度学习中的一种重要结构,特别适用于图像识别任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来逐层提取和学习图像的特征。
    

1.2 GoogLeNet
GoogLeNet 是一个深度卷积神经网络,由 Google 在 2014 年提出。它通过引入 Inception 模块来解决深层网络中参数过多和计算量大的问题。Inception 模块使用不同大小的卷积核和池化操作并行提取特征,然后将它们拼接在一起,从而获得更丰富的特征表示。

GoogLenet网络亮点
1.引入了Inception结构(融合不同尺度的特征信息)
2.使用1x1的卷积核进行降维以及映射处理
3.添加两个辅助分类器帮助训练
4.丢弃全连接层,使用平均池化层(大大减少模型参数)

9efe322d604503e96061b1f5c65eb84c_82780907_202311102257410673726400_Expires=1699628861&Signature=jpcd0HOSdXT1b%2BB%2BbEg%2FvVBwIyw%3D&domain=8.jpg

  1. 实现过程
    2.1 数据预处理
    在矿石种类识别任务中,首先需要准备标注好的数据集,包含不同行为动作的图像或视频帧。然后,将图像进行预处理,包括图像尺寸调整、归一化等操作,以便输入到深度学习网络中。

2.2 构建网络模型
GoogLeNet 模型可以通过深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 构建。模型的基本结构包括卷积层、池化层、Inception 模块和全连接层。可以根据具体任务进行网络的修改和定制。

2.3 数据输入与训练
将预处理后的图像作为输入,通过前向传播得到网络的输出。然后,通过与标签进行比较,计算损失函数并进行反向传播,更新网络的权重参数。通过多次迭代训练,使得网络逐渐学习到特征并提高识别能力。

2.4 模型评估与调优
在训练过程中,需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通过验证集监控模型的性能,并根据验证集的表现进行模型的调优。在测试集上进行评估,得到模型在未见过数据上的识别准确率.

4.部分核心程序

```% 定义修改的范围
Pixel_Range = [-30 30];
Scale_Range = [0.9 1.1];

% 现在修改图像
Image_Augmenter = imageDataAugmenter(...
'RandXReflection', true, ...
'RandXTranslation', Pixel_Range, ...
'RandYTranslation', Pixel_Range,...
'RandXScale', Scale_Range, ...
'RandYScale', Scale_Range);

% 调整图像以适应Googlenet的第1层
Augmented_Training_Image = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size(1:2), Training_Dataset, ...
'DataAugmentation', Image_Augmenter);

Augmented_Validation_Image = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size(1:2),Validation_Dataset);

% 指定训练选项
Size_of_Minibatch = 5;
Validation_Frequency = floor(numel(Augmented_Training_Image.Files)/Size_of_Minibatch);
Training_Options = trainingOptions('sgdm',...
'MiniBatchSize', Size_of_Minibatch, ...
'MaxEpochs', 10,...
'InitialLearnRate', 3e-4,...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'ValidationData', Augmented_Validation_Image, ...
'ValidationFrequency', Validation_Frequency, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');

% 开始训练
net = trainNetwork(Augmented_Training_Image, Layer_Graph, Training_Options);

```

相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
m基于深度学习网络的性别识别系统matlab仿真,带GUI界面
m基于深度学习网络的性别识别系统matlab仿真,带GUI界面
12 2
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真
通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于深度学习的QPSK调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真
m基于深度学习的QPSK调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真
21 2
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于深度学习的鸟类识别系统matlab仿真
基于深度学习的鸟类识别系统matlab仿真
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据库
基于CNN卷积网络的MNIST手写数字识别matlab仿真,CNN编程实现不使用matlab工具箱
基于CNN卷积网络的MNIST手写数字识别matlab仿真,CNN编程实现不使用matlab工具箱
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【MATLAB】tvf_emd_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法
【MATLAB】tvf_emd_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法
27 2
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【MATLAB】REMD_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法
【MATLAB】REMD_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法
26 5
|
19小时前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于深度学习的红肉新鲜过期判决系统matlab仿真
基于深度学习的红肉新鲜过期判决系统matlab仿真
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于深度学习的16QAM调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真
m基于深度学习的16QAM调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真
7 0

热门文章

最新文章

相关产品