m基于深度学习网络的性别识别系统matlab仿真,带GUI界面

目录

1.算法仿真效果

2.算法涉及理论知识概要

2.1 卷积神经网络（CNN）

2.2 googlenet网络

3.MATLAB核心程序

4.完整算法代码文件获得

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1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

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
0Y_014m

4.完整算法代码文件获得

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