利用神经网络进行人脸识别（含代码）

简介：
本项目采用深度学习技术中的神经网络模型实现高效的人脸识别系统，并提供详细的代码示例供参考和实践。 代码分为两个文件：read_can_use.m 和 main_can_ues.m。首先运行 read_can_use.m 文件来读取图片的像素值，并使用奇异值分解的方法得到对应的特征。程序预设只读取前5个人的人脸图片，但可以自行调整为最多15个人。 接着运行 main_can_use.m 程序会输出类似 1 1 2 3 2 3 的序列，每个数字代表一张图片最有可能的识别类别（即人的编号）。对于每个人的11张图片，程序使用前7张进行训练，并用后4张进行测试。取前5个人的数据来进行实验，则共有35个训练样本和20个测试样本。 例如输出结果为 1 1 1 1 2 2 1 2 3 3 3 3 …..，这表示每四个数字属于同一个人的图片。如果一组中的所有数字都相同（如前四组都是1），则预测正确；如果有错误，则会出现不匹配的情况（例如第二组中有一个1应为2）。由于参数随机初始化的影响，并不能保证每次运行的结果完全一致。