基于机器学习的人脸识别算法matlab仿真,对比GRNN,PNN,DNN以及BP四种网络
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```SEL = 2; load data.mat if SEL == 1 netbp = newff(F1',T1',64); net...
如何利用机器学习提高人脸识别准确率
一、背景人脸识别技术已经在各个领域得到广泛应用，如公安、金融、零售、教育等。随着机器学习技术的不断发展和人工智能的普及，机器学习模型被广泛应用于人脸识别系统中，并大幅提高了识别的准确率。本文以人脸识别技术为背景，讲解如何利用机器学习提高人脸识别准确率。二、如何选择数据集在进行人脸识别算法训练之前，我们需要选择一个数据集进行训练。这个数据集需要非常大，才能够训练出具有足够深度和广度的模型。现有的一....
机器学习引领未来：人脸识别技术的应用与挑战
当今世界，机器学习在各个领域都取得了巨大的成功和影响。其中，人脸识别技术无疑是一个备受关注的研究领域，它的广泛应用涵盖了从安全领域到娱乐产业的各个方面。本文将探讨机器学习在人脸识别方向的应用，以及这一技术的潜力和挑战。 人脸识别技术的背景 人脸识别技术旨在识别和验证个体的身份，它在许多领域都有广泛的应用。传统的方法主要依赖于手...
【阿旭机器学习实战】【23】特征降维实战---人脸识别降维建模，并选出最有模型进行未知图片预测
PCA特征降维实战—人脸识别问题描述–人脸识别通过训练一批人的人脸数据，然后从其他地方获取一种图片让模型认识这个图片代表的谁？判断人脸需要用监督学习，人脸的维度过高，监督学习判断的时候就会出现两个问题：算法效率会非常低和算方法的精准度也会降低。我们在进行监督学习之前要进行特征降维，然后使用降维后的特征进行建模，以提高算法效率与准确度。1. 导入数据并查看数据import numpy as np ....
模式识别与机器学习(作业5)基于PCA–LDA的人脸识别
1. 导入数据一共有40个人脸，每个人脸10张图片，8张用于训练，2张用于测试。所以训练集有320张图片，测试集有80张图片。图像的分辨率为112*92，我们将其reshape为(1,10304)。由此得到训练集(320,10304)，测试集（180,10304）#%%导入数据 import numpy as np import cv2 import os.path as osp import ....
Python实现人脸识别功能，face_recognition的使用 | 机器学习
前言接着上一篇：AI识别照片是谁，人脸识别face_recognition开源项目安装使用 | 机器学习_阿良的博客-CSDN博客根据项目提供的demo代码，调整了一下功能，自己写了一个识别人脸的工具代码。环境部署按照上一篇的安装部署就可以了。代码不废话，直接上代码。#!/user/bin/env python # coding=utf-8 """ @project : face_recogni....
AI识别照片是谁，人脸识别face_recognition开源项目安装使用 | 机器学习
前言最近碰到了照片识别的场景，正好使用了face_recognition项目，给大家分享分享。face_recognition项目能做的很多，人脸检测功能也是有的，是一个比较成熟的项目。该项目的github地址：github仓库本文主要是对该项目的安装使用，后面会更新一篇我自己写的实现人脸检测的代码，可以直接使用。环境安装首先我们看看官方给出的人脸识别效果图我们看一下README关于安装环境的信....
【人工智能】机器学习之运用特征脸（eigenface）和sklearn.svm.SVC进行人脸识别
运用特征脸（eigenface）和sklearn.svm.SVC进行人脸识别。首先需要下载一个经过预处理的数据集，从数据集中找出最有代表性的前5人的预期结果第一步，import导入实验所用到的包import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.mode....
☀️机器学习实战☀️基于 YOLO网络 的人脸识别 |（文末送机器学习书籍~）
目录一、 项目进展1.1 第一阶段1.2 第二阶段1.3 第三阶段1.4 第四阶段二、 项目难点三、解决思路3.1 问题一3.1.1 算法方面3.2 问题二3.2.1 数据集3.1.2 YOLOv3 To YOLOv5四、网络介绍4.1 YOLOv34.1.1 主干网络 Darknet-534.1.2 训练结果4.2 YOLOv54.2.1 输入端4.2.2 Backbone主干网络4.2.3 ....
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