matlab结课大作业人脸识别是否戴口罩.zip

这是一个单人或多人口罩识别的应用，主要运用卷积神经网络（lenet5）来进行判别，预期效果是若检测到没有人戴口罩则在屏幕实时显示警报，并发出声音提示。

%% 准备工作空间
clc 
clear all
close all
%% 导入要训练的数据
digitDatasetPath = fullfile（‘./‘ ‘/HandWrittenDataset/‘）;
imds = imageDatastore（digitDatasetPath‘IncludeSubfolders‘true‘LabelSource‘‘foldernames‘）;
% 采用文件夹名称作为数据标记，imageDatastore是一种数据的读取方式，IncludeSubfolders：是否继续读取子文件夹下的图像，‘LabelSource‘‘foldernames‘采用子文件的名字对数据经行标记
%‘ReadFcn‘@mineRF

% 查看imds数据集图片个数
countEachLabel（imds）
numTrainFiles = 17;% 每一个数字有22个样本，取17个样本作为训练数据
[imdsTrainimdsValidation] = splitEachLabel（imdsnumTrainFiles‘randomize‘）;%可选参数指定为‘随机化’
% 查看图片的大小，因为涉及到神经网络的输入程大小
img=readimage（imds1）;
size（img）

%% 定义卷积神经网络的结构Lenet5
layers = [
% 输入层
imageInputlayer（[200 200 3]）%200指的是需要训练的图片宽高，RGB图片，通道只有3
% 卷积层：提取底层特征
convolution2dlayer（56‘Padding‘2）
%卷积核大小5*5，提取6种特征映射，Padding在图片边缘进行补零操作以保证在这次卷积之后特征映射大小仍是28*28，计算方法为：28-5+4+1
batchNormalizationlayer
relulayer
%下采样层，核大小为：2*2 平移不变性、防止过度拟合、减小数据维度
maxPooling2dlayer（2‘stride‘2）

convolution2dlayer（5 16）
batchNormalizationlayer
relulayer

maxPooling2dlayer（2‘stride‘2）

convolution2dlayer（5 120）
batchNormalizationlayer
relulayer
% 最终层
fullyConnectedlayer（9）%通过一个全连接层，将120个特征连接成9个输出特征
%该层为了分类
softmaxlayer
classificationlayer];

%% 训练神经网络
% 设置训练参数
options = trainingOptions（‘sgdm‘‘maxEpochs‘60 ‘ValidationData‘ imdsValidation‘ValidationFrequency‘5‘Verbose‘false‘Plots‘‘training-progress‘）;% 显示训练进度。
%sgdm最优化的方法，60重复次数，imdsValidation验证集，5：验证的频率，‘Verbose‘false不显示中间验证的结果，training-progress‘显示训练进度


% 训练神经网络，保存网络
ZQ= trainNetwork（imdsTrain layers options）;%参数分别为训练数据、神经元设计、训练参数
save ‘ZQ.mat‘ ZQ

 属性            大小     日期    时间   名称
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