Matlab代码（调用神经网络工具箱实现人脸识别）a=input('请输入你需要提取的特征维数（仅限于8, 16，24, 32，48，64，80）：');
for featureNumber =[a]%[8, 16,24, 32, 48, 64, 80]; % 特征维数，仅限于8, 16，24, 32，48，64，80
%% 1.参数配置
save featureNumber f
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2023-10-12 19:00:12
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一、LVQ神经网络LVQ神经网络由三层组成，即输入层、隐含层和输出层，网络在输入层与隐含层间为完全连接，而在隐含层与输出层间为部分连接，每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量（对每个隐含神经元指定一个参考矢量）。在网络训练过程中，这些权值被修改。隐含层神经元（又称为Kohnen神经元）和输出神经元
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2023-11-01 17:16:05
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论文阅读笔记（七）——基于超深度神经网络的人脸识别论文简介论文中文翻译：《基于超深度神经网络的人脸识别》论文名称：《DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks》正文摘要深度学习的出现极大地推动了人脸识别的发展。超深度神经网络由于其卓越的学习能力，最近在一般物体识别方面取得了巨大的成功。这促使我们研究它们在人脸识别方面的有效性。本
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2023-12-11 20:57:15
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基本原理
人类的神经系统在处理信息时是分级的，例如在看一张人脸照片时，首先会从像素中提取人脸的边缘特征，然后将边缘特征组合成部件特征，接下来将部件特征组合成能表达整张人脸的特征，最后基于人脸特征判人脸的属性（例如身份、性别、年龄、种族等）。好的特征能够更好地表达模式（语音、图像等）的属性，因而特征提取是模式识别中最关键的一步。深度神经网络是对人脑神经结构的机器模拟，其思路是由低层特征逐步抽
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2023-07-05 21:13:36
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卷积神经网络的核心是卷积，在cnn的卷积层中存在一个个填充着数字的正方形小格子，他们被称为卷积核。原始图片经过输入层后会变为灰度或是RGB数值填充的矩阵。将卷积核与图片矩阵对齐，对应格子中的数字相乘后再相加，再将得到的数字填入新矩阵，这就是卷积。卷积核以一定的距离在图像上移动运算，这被称为步长，得到的新矩阵能反映图像的部分特征，因此被称为特征图。他们既是这一层的输出，又是下一层的输入。设定不同的卷
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2023-09-06 20:31:03
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一、数字图像处理 1.1 问题假设所给的全部人脸图像都未出现损坏等问题；人脸的朝向仅分为5类：左、中左、中间、中右、右，其他朝向不予考虑；对于题目中所给的人脸图像，不考虑人脸的复杂表情问题；1.2 基于边缘检测Sobel算子的人脸特征向量提取人脸识别的第一步便是人脸特征的提取，即如何把人脸图像转换成数字特征值。目前人脸特征提取的方法有很多，如主元分析法、Fisher线性判别法、小波分析法等。通过特
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2023-08-18 15:52:05
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上回书说到了对人脸的检测，这回就开始正式进入人脸识别的阶段。关于人脸识别，目前有很多经典的算法，当我大学时代，我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法，原理是先将图像灰度化，然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量，接下来为了降低运算量要用PCA降维， 最后进分类器分类，可以使用KNN、SVM、神经网络等等，甚至可以用最简单的欧氏距离来度量每个列向量之间的相似度。OpenCV中也提供了相应的EigenF
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2023-07-05 21:12:14
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基于神经网络的人脸识别有哪些算法上次的人脸识别仿真，我们用的是PCA和SVM方法进行人脸识别，该方法仍属于机器学习领域，未涉及神经网络的知识。这次使用的方法是基于PCA和BP神经网络对人脸识别。其中，PCA的功能和上次一致，是用来对20张图片进行降维处理，最终产生8个主成分作为BP神经网络的输入；神经网络的输出层采用4个神经元，用来区分两个不同的人脸；本例的BP神经网络采用8-10-4的三层结构，
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2023-07-29 11:43:58
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⛄一、BP神经网络简介1 BP神经网络概述1.1 BP神经网络的内涵 BP神经网络是神经网络的一种经典结构，其结构简单、训练简单，是学习神经网络的一种输入算法，包含一个特定的模型(神经网络)和一个特定的训练算法[1，2，3]。神经网络被描述为多层神经元的叠加。外部输入首先通过连接传递给一组神经元。训练后，一些神经元之间的连接权值会很低，这意味着这些神经元之间的通信强度很低。通常使用“层”来表示一组
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2023-07-05 21:03:15
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1，newff建立BP神经网络2，sim神经网络测试3，神经网络的隐层数一般不超过两层4，预处理一般有归一化、标准化和主成分分析。一般是归一化5，归一化premnmx、postmnmx、tramnmx6，隐节点数的个数一般需要综合考虑：方法有①：。n为隐层节点数；ni为输入节点数；no为输出节点数；a为1~10之间的常数。②：改变n，用同一样本集训练，从而确定网络误差最小时对应的隐层节点。7，BP
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2023-07-04 13:04:10
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一 BP神经网络的基本结构在神经网络中，输入层由数据集的某个向量x和一个偏置b构成，该向量需要乘以同纬度的权重向量w，累加得到下一层神经元的一个输入标量，该标量乘以激活函数得到下一层神经元的输入。该结构分为以下几个部分。 二 BP神经网络的训练过程1.正向传播的过程 上式中的w是隔层的权重向量。o是上一次的输出向量，对于输入层就是训练样本集x。b是阈值，与梯度下降法处理相同，在训练样本集x首列加入
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2023-07-04 13:04:36
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实验名称：实验二、神经网络一、实验目的（1）掌握神经网络的 BP 算法原理与实现方法； （2）神经网络的构建、训练和测试方法。二、实验内容（1）BP算法使用 Python 语言编程实现标准 BP 算法和累积 BP 算法，在 wine 数据集（wine_data.csv）上分别使用这两个算法训练一个单隐层网络（如，13×100×3），并进行比较。要求： 1）学习率 e 在[0.001, 0.5]内，
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2023-10-12 16:30:40
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摘要：在人脸识别技术不断发展的今天，人们已经不局限于能够识别出人脸，更主要的侧重于人脸识别的准确性和高效性。人脸识别主要分成3个步骤人脸检测、特征提取、识别分类，其中识别分类的方法决定了是否能够正确识别出人脸。BP神经网络具有正向传播和反向传播的特性，从而保证了分类的准确性，所以本文中笔者主要研究如何在MATLAB中把BP神经网络应用在人脸的识别分类上。关键词：人工神经元网络；BP神经网络；mat
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2023-11-08 22:10:28
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1.前言2.预处理3.后处理4.项目总结正文：1.前言总结一下，目前为止做了什么：在前面几篇博文中，对数据进行了处理、搭建了神经网络、训练了神经网络并进行了测试。在实际使用中，因为检测的图片可能是整个人的图像，所以需要从这些图像中框出人脸的位置，这也是这个项目的目的。由于神经网络只能对一张含有人脸或者非人脸的图片进行判断，所以在检测一张图片时，需要先进行预处理。一张图片进行预处理以及神经网络的判断
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2023-08-16 19:38:10
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基于PCA与BP神经网络的人脸识别引言1、PCA算法2、PCA原理推导3、神经网络4、matlab代码5、C++代码 引言前面的特征提取部分采用的是PCA，后面的识别分类是采用的BP神经网络。1、PCA算法算法大致步骤： 设有m条n维数据。 1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X；2）将X的每一行（这里是图片也就是一张图片变换到一行）进行零均值化，即减去这一行的均值(样本中心化和标准化)；将所有的
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2024-04-20 20:29:12
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实验四 基于神经网络的模式识别实验一、实验目的：理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络和离散Hopfield网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。二、实验原理BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的
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2023-09-19 21:43:02
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写个神经网络(Tensorflow,opencv,dlib,cnn,人脸识别)
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2024-01-26 23:40:14
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论文名称 Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes 作者 miclover 参考 摘要 通过深度神经网络来提取人脸深层次的特征
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2023-12-26 21:38:46
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一、人脸识别介绍 人脸识别技术（FRT）是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向。虽然人脸识别的研究已有很长的历史，各种人脸的识别技术也很多，但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响，目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的。人脸朝向识别是一个复杂的模式识别问题，当人脸朝向不同的方向时，眼睛在图像中的位置差别较大。本文将图片中描述眼睛位置的特征信息通过Sobel边缘算子提取
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2023-08-04 23:27:35
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文章目录1. 什么是人脸识别2. One-Shot学习3. Siamese 网络4. Triplet 损失5. 人脸验证与二分类6. 什么是神经风格迁移7. 深度卷积网络在学什么8. Cost function9. Content cost function10. Style cost function11. 一维到三维推广作业 1. 什么是人脸识别门禁闸机：人脸识别+活体检测人脸验证（fac
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2024-02-19 11:15:47
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