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

基于卷积神经网络的人脸识别.完整代码可直接运行我们整个人脸识别系统总共分为5个部分图像采集人脸检测数据整理卷积神经网络的构建和训练人脸实时识别.3.1图像采集在卷积神经网络训练之前首先得有数据.我们通

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