基于BP神经网络的人脸识别

BP神经网络实现字符识别，Matlab代码

bp神经网络的符号识别,参数可以设置,符号识别率高.

伪装人脸识别在刑侦安防领域有着巨大的应用价值。针对现阶段对伪装人脸识别的研究较少、算法鲁棒性不强等缺点,提出了基于深度神经网络的伪装人脸识别算法。改进了SqueezeNet网络模型,并将其与FaceN

本基于BP神经网络和卷积神经网络对手写数字识别进行研究,使用10000张已标注的大小为28*28的手写数字图片进行训练和测试,从所有图片中随机选出9000张作为训练样本对网络进行训练,另外1000张作

等值线图在科学研究、石油地质勘探等应用中具有较重要的应用。对于生成填充的等值线图，提出了一种基于堆栈式边界扫描方法，该方法通过将填充边界特征点和等值线特征点进行统一排序，利用堆栈的先进后出的特性，得到

基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法.pdf

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采用2DPCA 方法提取人脸图像的特征值, 通过RBF 神经网络进行训练和识别, 提出一种基于2DPCA 和RBF 神经网络的人脸识别方法, 并将此方法应用于ORL 人脸库。实验结果表明, 该方法不仅

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