1.人脸识别流程1.1.1基本原理基于YCbCr颜色空间的肤色模型进行肤色分割。在YCbCr色彩空间内对肤色进行了建模发现，肤色聚类区域在Cb—Cr子平面上的投影将缩减，与中心区域显著不同。采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割开来。1.1.2流程图人脸识别流程图 人脸识别程序人脸和非人脸区域分割程序
function result = skin(Y,Cb,Cr)
我们已经讨论了两个关于人脸检测的两个方法，分别为OpenCV中的级联分类器以及Dlib库中的人脸检测，这次我们来讨论第三种方法，使用Dlib中的卷积神经网络来进行人脸检测。卷积神经网络的背景作为机器学习算法中最核心的理论，卷积神经网络在任何情况下都有着非常突出的表现。由于神经网络理论本身较为复杂，在这里我们只是简单的进行讨论一下。深度学习的许多研究成果，离不开对大脑认知原理的研究，尤其是视觉原理的
以二维形式存在的人脸图像所包含的数据信息是非常多的，而且，这些数据中还包含了很多
原创
2022-10-10 15:13:08
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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
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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特殊应用：人脸识别和神经风格转换这周是卷积神经网络的第二个应用内容——人脸识别4.1 什么是人脸识别？比如进某个公司需要刷脸才能进入，机器可以识别出你是否是该公司的一员，且具体是哪一个人。 人脸验证和人脸识别是不一样的，验证是1对1，指定验证是否为某一个人，而识别是1对多，需要识别出具体是一群人里的哪一个人，后者难度更大。4.2 One-Shot学习一次学习就是指数据库中每个人的图片只有一张，每个
写个神经网络(Tensorflow,opencv,dlib,cnn,人脸识别)
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
1 简介一、神经网络概念与适合领域神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经过 3 个阶段：1947～1969 年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如 MP&
原创
2022-01-24 00:09:38
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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
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
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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摘要本文首先简介了人工神经网络的发展史，继而介绍了递归神经网络的理论以及百度在基于递归神经网络的应用研究，最后探讨了递归神经网络在人脸识别中的应用。 1. 人工神经网络发展史[1][2]人工神经网络的历史可以追溯到上个世纪40年代，第一个神经元模型是1943年McCulloch和Pitts提出的，称为Threshold Logic，它可以实现
原创
2015-08-22 21:48:01
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基于CNN的人脸识别（上）代码下载一、 CNN概述1.1 CNN发展历程1.2 CNN基本结构二、 CNN算法原理2.1 CNN基本网络结构2.1.1输入层2.1.2卷积层2.1.3池化层2.1.4全连接层2.1.5 激励层 具体代码实现可参看 Keras深度学习应用1——基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别（下） 代码下载Github源码下载地址：https://github.com/Kyr
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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Matlab学习笔记之BP神经网络求逼近函数及示例------------锋锋的快乐小窝BP：误差反向传播算法（Error Back Propagtion）BP 神经网络一般是多层的，与之相关的另一个概念是多层感知器 （Multi-LayerPerceptron，MLP）多层感知器除了输入层和输出层以外，还具有若干个隐含层多层感知器强调神经网络在结构上由多层组成，BP 神经网络则强调网络采用误差反
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2023-08-31 20:00:28
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实验描述 使用BP神经网络，编程实现手写体的识别，输出识别率。浅谈BP BP神经网络也称后向传播学习的前馈型神经网络( Back Propagation Feed-forward Neural Network,BPFNN/BPNN)，是一种应用最为广泛的神经网络。 BP神经网络是有监督学习网络，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无
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2023-07-05 14:46:03
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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、简介1 概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络
原创
2021-11-08 14:30:05
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