基于BP神经网络的人脸识别的源代码

使用耶鲁大学数据集，用神经网络的方法实现人脸识别，具体内容如下使用无监督学习中的自编码器生成分类器，再用有监督学习里的支持向量机加三层卷积神经网络对其进行训练，最终达到预想的准确率，代码注释很详细，

利用卷积神经网络CNN进行人脸识别的研究，提取人脸的不同特征用于训练。

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BP神经网络-bp神经网络.rarBP神经网络的几个实例  有程序  和word文档

基于快速学习算法的SSn-tuple神经网络模型的人脸识别，周兆捷，吴乐南，本文提出了一种基于快速学习算法的自组织稀疏RAM的n-tuple神经网络模型的人脸识别方法。即将修改的回归一次提交算法引入了

基于卷积神经网络的人脸面部情感识别研究.pdf

基于多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别

人脸识别是目前计算机技术研究的热门领域，广泛应用于人们的日常生活，如门禁系统、摄像监视系统、相机 以及智能手机等。传统的人脸识别技术需要经过人工特征提取、特征选择以及分类器选择等一系列复杂步骤，然 而

人脸识别技术是模式识别与人工智能的研究热点之一。在生物特征识别中，人脸识别占有极为重要的地位。它在访问控制、司法应用、电子商务和视频监控等领域都有广泛的应用。人脸特征提取是人脸识别过程的核心，特征提取

基于小波变换和神经网络集成的人脸表情识别，是模式识别的一种，这篇论文，讲的很好，很有参考价值