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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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
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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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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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
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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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)
⛄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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《MATLAB神经网络编程》 化学工业出版社 读书笔记 第四章 前向型神经网络 4.3 BP传播网络本文是《MATLAB神经网络编程》书籍的阅读笔记，其中涉及的源码、公式、原理都来自此书，若有不理解之处请参阅原书本文讲述BP网络常用的两个例子：函数逼近与噪声消除【例4-34】利用一个单隐层的BP网络来逼近一个函数。通过对函数进行采样得到了网络的输入变量P和目标变量T，在M文件中输入以下命令：P=
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2023-08-31 20:13:28
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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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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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孪生网络检测人脸和签名相似度孪生网络介绍实验结果预览实现步骤==1. 加载数据====2. 定义网络结构==3. 损失函数4. 训练，保存和加载模型5. 测试 孪生网络介绍个人理解：孪生网络就是一次学习两张图片(两张图片是一类或者不是一类)，从中发现它们的相似或者不同，等网络学习完成之后，再给网络输入两张图片即可知道它们是否是一类。实验结果预览人脸图片： 人脸图片 随机选的人脸图片：手写签
MATLAB BP神经网络的设计与优化前言一、数据集划分二、网络拓扑结构确定2.1 输入层与输出层2.2 隐藏层个数与单元数2.3 传递函数、学习函数与性能函数三.初始权值、阈值的确定3.1 随机给定[-1 1]3.2 优化算法优化初始权值、阈值四、训练参数设定五、训练及训练效果评价六、训练结果七、传统BP训练与自适应学习率+动量学习训练对比总结 前言BP(Back Propagation)神经
1.神经网络工具箱概述Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果，神经网络工具箱模型包括感知器、线性网络、BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络。本文只介绍BP神经网络工具箱。2.BP神经网络工具箱介绍BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值，使得网络输出的均方误差和最小。下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称：（1）ne
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2023-07-06 22:25:20
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