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搜索资源 - face recognition neural network
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基于bp神经网络的人脸识别系统，训练样本大概5000左右可以识别图片中是否有人脸(Face recognition system based on BP neural network)
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About ultrasonic parking radar ranging, On neural network control, Face Recognition light treatment method.
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The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, The received signal is given eye and BER simulation systems, Face Recognition light treatment method.
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一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法(An improved BP neural network PCA algorithm for face recognition)
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通过神经网络利用matlab和python实现人脸识别(Face recognition using MATLAB and python through neural network)
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通过python第三方库和matlab神经网络工具箱实现人脸识别(Face recognition using MATLAB and python through neural network)
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从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。(Starting from the history of the convolution neural network, the network structure, neuron model and training algorithm of the convolution neur
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人工神经网络实现人脸识别，matlab代码(Artificial Neural Network for Face Recognition)
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主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；
2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。
3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。(The mainstream face recognition technology can
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这是用于人脸识别相关论文，包括迁移学习，神经网络训练学习率，超参数设置等(This is for face recognition related papers, including migration learning, neural network training learning rate, super parameter setting, etc.)
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将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
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基于matlab平台的BP神经网络人脸朝向识别。(Face orientation recognition of BP neural network)
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基于matlab平台的BP神经网络的预测与人脸识别。(BP neural network prediction and face recognition based on MATLAB platform.)
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基于matlab的LVQ神经网络进行人脸朝向识别。(Face orientation recognition based on MATLAB LVQ neural network.)
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用卷积神经网络做的人脸识别，准确率达到92.75%。(The accuracy of face recognition using convolution neural network is 92.75%.)
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第一个m文件：构造、训练BP神经网络并计算其识别率；第二个文件将进行人脸检测。注意：orl人脸数据库需要在网上下载。(The function of the first m file is to construct and train the BP neural network and calculate its recognition rate. The second is the detection of face. Note: the ORL face database needs to
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卷积神经网络实现人脸识别，是用Python写的(Face recognition by convolution neural network)
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用卷积神经网络（CNN）实现人脸识别，效果还可以，一个是training的程序，可以训练网络。一个是use程序，可以识别人脸(Using convolution neural network (CNN) to achieve face recognition, the effect is also available, one is the training program, can train the network. One is a use program that recognizes
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基于MATLAB的BP神经网络人脸识别算法(Face recognition algorithm of BP neural network based on MATLAB)
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用卷积神经网络（CNN）进行人脸识别，matlab编程，可用。(Convolutional neural network (CNN) is used for face recognition, and MATLAB programming is available.)
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