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目录

Python实例题

题目

实现思路

代码实现

代码解释

数据加载与预处理：

构建 CNN 模型：

模型编译：

模型训练：

模型评估：

可视化训练过程：

运行思路

注意事项

Python实例题

题目

神经网络实现人脸识别任务

实现思路

• 数据加载与预处理：加载 Olivetti 人脸数据集，将数据划分为训练集和测试集，并对图像数据进行归一化处理。
• 构建 CNN 模型：使用 Keras 构建一个卷积神经网络模型，包含卷积层、池化层、全连接层等。
• 模型编译与训练：选择合适的损失函数、优化器和评估指标，对模型进行编译，并使用训练数据进行训练。
• 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，计算准确率等指标。
• 预测与可视化：使用训练好的模型对新的人脸图像进行预测，并可视化预测结果。

代码实现

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt# 加载 Olivetti 人脸数据集
data = fetch_olivetti_faces()
X = data.images
y = data.target# 数据预处理
X = X.reshape(-1, 64, 64, 1)  # 调整图像形状以适应 CNN 输入
X = X / 255.0  # 归一化处理
y = to_categorical(y)  # 对标签进行 one-hot 编码# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建 CNN 模型
model = Sequential([Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 1)),MaxPooling2D((2, 2)),Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),MaxPooling2D((2, 2)),Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),MaxPooling2D((2, 2)),Flatten(),Dense(128, activation='relu'),Dense(40, activation='softmax')  # 40 个类别，对应 40 个人
])# 模型编译
model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 模型训练
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))# 模型评估
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"测试集损失: {test_loss}, 测试集准确率: {test_acc}")# 可视化训练过程
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()plt.show()

代码解释

• 数据加载与预处理：

  • 使用 fetch_olivetti_faces 函数加载 Olivetti 人脸数据集。
  • 将图像数据的形状调整为 (样本数, 高度, 宽度, 通道数)，并进行归一化处理。
  • 对标签进行 one-hot 编码，以便用于多分类任务。

• 构建 CNN 模型：

  • 使用 Sequential 模型依次添加卷积层、池化层、全连接层。
  • 卷积层用于提取图像特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于进行分类。

• 模型编译：

  • 选择 adam 优化器，categorical_crossentropy 作为损失函数，accuracy 作为评估指标。

• 模型训练：

  • 使用 fit 方法对模型进行训练，指定训练数据、训练轮数、批次大小和验证数据。

• 模型评估：

  • 使用 evaluate 方法对训练好的模型进行评估，计算测试集的损失和准确率。

• 可视化训练过程：

  • 使用 matplotlib 绘制训练过程中的准确率和损失曲线，以便观察模型的训练情况。

运行思路

• 安装依赖库：确保已经安装了 tensorflow、scikit-learn 和 matplotlib 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow scikit-learn matplotlib

• 运行脚本：将上述代码保存为 face_recognition_cnn.py 文件，在终端中运行：

python face_recognition_cnn.py

• 查看结果：脚本运行完成后，会输出测试集的损失和准确率，并显示训练过程中的准确率和损失曲线。

注意事项

• 模型复杂度：可以根据实际情况调整模型的层数、滤波器数量等参数，以提高模型的性能。
• 数据量：Olivetti 人脸数据集相对较小，可能会导致模型过拟合。可以考虑使用数据增强技术或更大的数据集来提高模型的泛化能力。
• 训练时间：训练 CNN 模型可能需要较长的时间，尤其是在数据集较大或模型较复杂的情况下。可以使用 GPU 加速训练过程。