基于AutoEncoder自编码器的人脸识别matlab仿真

1.算法理论概述

       人脸识别是计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是从图像或视频中准确地识别和识别人脸。传统的人脸识别方法通常基于特征提取和分类器，但面临特征选择和计算复杂度等问题。近年来，深度学习技术的发展为人脸识别带来了新的突破。本文介绍一种基于AutoEncoder自编码器的人脸识别算法，该算法通过自动学习图像特征表示，能够在大规模数据集上实现高效准确的人脸识别。

 

     自编码器是一种无监督学习的神经网络，可以用于特征提取和降维。该算法的主要步骤如下：

 

第一步：数据预处理

    从人脸数据库中获取人脸图像数据集，对图像进行预处理，包括灰度化、归一化、对齐等操作，以确保输入数据具有一致的尺寸和格式。

 

第二步：构建AutoEncoder

       搭建自编码器网络结构。自编码器由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入图像映射到低维编码表示，解码器将低维编码恢复为重建图像。自编码器的数学公式如下：

 

第三步：训练AutoEncoder

      利用无监督学习的方式对自编码器进行训练。训练的目标是最小化输入图像和重建图像之间的差异，即最小化重构误差。可以使用均方差（MSE）或交叉熵等损失函数进行训练。

 

第四步：特征提取和降维

       训练好的自编码器具有良好的特征提取能力，可以用于从人脸图像中提取高层次的特征表示。通过编码器获得低维特征表示，实现数据降维和特征提取。

 

第五步：人脸识别

       利用降维后的特征表示进行人脸识别。可以使用K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）或深度神经网络等分类器进行人脸识别。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的分类算法。

 

        基于AutoEncoder自编码器的人脸识别算法，该算法通过自动学习图像特征表示，实现了对人脸图像的高效准确识别。自编码器能够提取图像的高层次特征表示，具有较强的表达能力和泛化能力。通过在大规模数据集上进行训练，该算法在人脸识别任务上取得了优秀的性能。未来可以进一步优化和改进算法，提高识别准确度和实时性。随着深度学习技术的不断发展，基于自编码器的人脸识别算法在实际应用中有望发挥更大的作用。

2.算法运行软件版本

MATLAB2022a

 

3.算法运行效果图预览

 

 

 

4.部分核心程序

%读取人脸图像数据，并将其转换为向量
for i = 1:Nclass
    for j = 1:Ntrain
        filename    = ['att_faces\s',num2str(i),'\',num2str(j) '.pgm'] 
        img         = imread(filename);
        img         = double(img)/256;% 将图像像素值归一化到[0,1]范围
        img         = awgn(img,SNR,'measured');
        Train_set   = mat2cell(img,112,92);
        TrainImages = [Train_set TrainImages];
    end
    
    for k = 7:NImages
        filename   = ['att_faces\s',num2str(i),'\',num2str(j) '.pgm'];
        img        = imread(filename);
        img        = double(img)/256;
        img         = awgn(img,SNR,'measured');
        Test_set   = mat2cell(img,112,92);
        TestImages = [Test_set TestImages];
    end
end
..............................................
 
%使用Autoencoder进行特征提取
rng('default');
Hidden_size1 = 100;
 
autoenc1 = trainAutoencoder(TrainImages,Hidden_size1,'MaxEpochs',400,'L2WeightRegularization',0.006,'SparsityRegularization',1,'SparsityProportion',0.30,'ScaleData', false);
feat1    = encode(autoenc1,TrainImages);
 
...................................................
 
y = deepnet(xTest);
%ROC
Plot_ROC(y,T_test,2,'',1)
error_test = mse(deepnet, T_test, y);