m基于深度学习网络的性别识别系统matlab仿真,带GUI界面

简介: m基于深度学习网络的性别识别系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

1.png
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg

2.算法涉及理论知识概要
性别识别是计算机视觉领域的一个重要任务,它涉及到从图像或视频中自动检测并识别出人物的性别。近年来,深度学习,特别是卷积神经网络(CNN)、googlenet网络等,已成为性别识别的主流方法。

2.1 卷积神经网络(CNN)
CNN是一种特别适合处理图像数据的神经网络。它通过一系列卷积层、池化层和全连接层来提取和学习图像的特征。

卷积层:卷积层负责从输入图像中提取特征。它通过应用一系列可学习的滤波器(或卷积核)来实现这一点。每个滤波器都在输入数据的局部区域上进行卷积操作,产生一个特征图。卷积操作可以用以下数学公式表示:
(O{i,j} = \sum{m} \sum{n} I{i+m, j+n} \times K{m,n})
其中,(O
{i,j}) 是输出特征图中的一个元素,(I{i+m, j+n}) 是输入图像的一个局部区域,(K{m,n}) 是卷积核。

池化层:池化层负责对特征图进行下采样,以减少数据的空间尺寸和计算复杂度。常见的池化操作包括最大池化和平均池化。

全连接层:在CNN的最后,通常会有一个或多个全连接层,用于将学习到的特征映射到最终的分类输出上。

2.2 googlenet网络
GoogleNet算法的核心思想是采用一种称为“Inception”的网络结构,通过在多个尺度上提取图像特征,从而实现对目标物体的检测和分类。在疲劳检测中,GoogleNet模型首先对驾驶员面部图像进行预处理,然后通过多个卷积层和池化层提取面部特征,最后使用全连接层进行分类输出。

  GoogleNet模型的数学公式主要包括以下几个部分:

(1)卷积层计算:对于每个卷积层,计算输入图像与卷积核的卷积结果。公式如下:

     C = Conv2D(F, I) (3)

其中,C表示卷积结果,F表示卷积核,I表示输入图像。

(2)池化层计算:对于每个池化层,将输入特征图进行下采样,从而降低特征图的维度。公式如下:

  P = MaxPooling2D(C) (4)

其中,P表示池化结果,C表示输入特征图。

(3)全连接层计算:对于每个全连接层,将输入特征与权重进行线性组合,然后添加偏置项,并通过激活函数进行非线性变换。公式如下:

Z = W * P + B (5)

其中,Z表示全连接层的输出结果,W表示权重矩阵,P表示输入特征图,B表示偏置向量。

(4)分类输出:最后,将全连接层的输出结果进行softmax归一化,得到每个类别的概率值。公式如下:

y = Softmax(Z) (6)其中,y表示每个类别的概率值,Z表示全连接层的输出结果。

   基于深度学习网络的性别识别通过利用卷积神经网络来学习和提取图像中的特征,并通过全连接层将这些特征映射到性别分类上。通过合理的网络设计、有效的训练策略和大量的标注数据,深度学习模型能够在性别识别任务上达到很高的准确率。

3.MATLAB核心程序
```% 获取特征学习层和分类器层的名称
Feature_Learner = net.Layers(142).Name;
Output_Classifier = net.Layers(144).Name;
% 计算数据集的类别数目
Number_of_Classes = numel(categories(Training_Dataset.Labels));
% 创建新的全连接特征学习层
New_Feature_Learner = fullyConnectedLayer(Number_of_Classes, ...
'Name', 'Coal Feature Learner', ...
'WeightLearnRateFactor', 10, ...
'BiasLearnRateFactor', 10);
% 创建新的分类器层
New_Classifier_Layer = classificationLayer('Name', 'Coal Classifier');
% 获取完整网络架构
Network_Architecture = layerGraph(net);
% 替换网络中的特征学习层和分类器层
New_Network = replaceLayer(Network_Architecture, Feature_Learner, New_Feature_Learner);
New_Network = replaceLayer(New_Network, Output_Classifier, New_Classifier_Layer);

% 设置训练选项
maxEpochs = NEpochs;
Minibatch_Size = NMB;
Validation_Frequency = floor(numel(Resized_Training_Dataset.Files)/Minibatch_Size);
Training_Options = trainingOptions('sgdm', ...
'MiniBatchSize', Minibatch_Size, ...
'MaxEpochs', maxEpochs, ...
'InitialLearnRate', LR, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'ValidationData', Resized_Validation_Dataset, ...
'ValidationFrequency', Validation_Frequency, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');

% 使用训练选项训练网络
net = trainNetwork(Resized_Training_Dataset, New_Network, Training_Options);
% 保存训练后的网络
save gnet.mat net
```

相关文章
|
10天前
|
Ubuntu Windows
【Ubuntu/Arm】Ubuntu 系统如何链接有线网络(非虚拟机)?
【Ubuntu/Arm】Ubuntu 系统如何链接有线网络(非虚拟机)?
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【动手学深度学习】深入浅出深度学习之线性神经网络
【动手学深度学习】深入浅出深度学习之线性神经网络
20 9
|
1天前
|
存储 算法 Linux
【实战项目】网络编程:在Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现
【实战项目】网络编程:在Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现
14 6
|
1天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
|
2天前
|
JavaScript Java 测试技术
基于Java的网络类课程思政学习系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
基于Java的网络类课程思政学习系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
7 0
基于Java的网络类课程思政学习系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
构建未来:AI驱动的自适应网络安全防御系统
【4月更文挑战第7天】 在数字时代的浪潮中,网络安全已成为维系信息完整性、保障用户隐私和确保商业连续性的关键。传统的安全防御策略,受限于其静态性质和对新型威胁的响应迟缓,已难以满足日益增长的安全需求。本文将探讨如何利用人工智能(AI)技术打造一个自适应的网络安全防御系统,该系统能够实时分析网络流量,自动识别并响应未知威胁,从而提供更为强大和灵活的保护机制。通过深入剖析AI算法的核心原理及其在网络安全中的应用,我们将展望一个由AI赋能的、更加智能和安全的网络环境。
17 0
|
17天前
|
存储 Unix Linux
深入理解 Linux 系统下的关键网络接口和函数,gethostent,getaddrinfo,getnameinfo
深入理解 Linux 系统下的关键网络接口和函数,gethostent,getaddrinfo,getnameinfo
12 0
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于深度学习的64QAM调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了基于深度学习的64QAM相位检测和补偿算法,有效应对通信中相位失真问题。通过DNN进行相位检测和补偿,降低解调错误。核心程序生成随机信号,模拟AWGN信道,比较了有无相位补偿的误码率,结果显示补偿能显著提升性能。
22 8
|
21天前
|
安全 Unix Shell
【Shell 命令集合 网络通讯 】Linux 在不同的系统之间执行远程命令 uux 命令 使用指南
【Shell 命令集合 网络通讯 】Linux 在不同的系统之间执行远程命令 uux 命令 使用指南
26 0
|
26天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
m基于深度学习网络的手势识别系统matlab仿真,包含GUI界面
m基于深度学习网络的手势识别系统matlab仿真,包含GUI界面
32 0