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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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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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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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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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、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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⛄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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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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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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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
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2024-04-07 22:17:18
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赖勇浩这是我读工程硕士的时候完成课程作业时做的，放在 dropbox 的角落中生尘已经有若干年头了，最近 @shugelee 同学突然来了兴致搞验证码识别，问到我的时候我记起自己做过一点点东西，特发上来给他参考，并趁机补充了一下《Python也可以》系列。图像预处理 使用下图（后方称为 SAMPLE_BMP）作为训练和测试数据来源，下文将讲述如何将图像转换为训练数据。 灰度化和二值化 在字符识别
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.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)
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2023-11-23 20:22:31
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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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本次学习笔记主要记录学习深度学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、花书。作者能力有限，如有错误等，望联系修改，非常感谢！ 卷积神经网络（四）- 特殊应用：人脸识别和神经风格转换一、什么是人脸识别(What is face recognition)二、One-Shot学习(One-shot learning)三、Siamese网络(Siamese network)四、Triplet损失(Trip
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2023-10-07 11:11:05
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一、什么是人脸识别老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi，但是演技好尴尬，233333啥是人脸识别就不用介绍了，下面笔记会介绍如何实现人脸识别。二、One-shot(一次)学习假设我们发财了，开了一家公司。然后作为老板的我们希望与时俱进，所以想使用人脸识别技术来实现打卡。假如我们公司只有4个员工，按照之前的思路我们训练的神经网络模型应该如下： 如图示，输入一张图像，经过CNN，最后再通过
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2023-11-23 13:03:00
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