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利用小波变换与神经网络构建的人脸识别项目,具有较高的识别率和简洁直观的图形用户界面(GUI),-基于MATLAB开发。

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简介:
职能:*图像选择*功能包括读取用户提供的图像作为输入。随后,所选取的图像将被存储到数据库中,同时用于训练目的的数据集也将被纳入其中。 *数据库管理*方面,该软件能够提供关于数据库中现有图像的详细信息展示。 *人脸识别*模块支持人脸匹配功能,并对选定的输入图像进行处理。此外,用户还可以选择从当前目录中删除数据库内容。 *系统信息*部分则负责向用户呈现关于该软件本身的各项信息。

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客服
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  • 系统:友好-MATLAB实现
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    本项目设计并实现了一个人脸识别系统,采用小波变换和神经网络技术,利用MATLAB进行开发。该系统不仅能够高效准确地完成人脸识别任务,还具有简洁友好的用户界面,提升了用户体验。 职能: - 选择图像:读取输入图像。 - 将选定的图像添加到数据库:将输入图像添加至数据库,并使用其进行训练。 - 数据库信息:显示有关数据库中现有图像的信息。 - 人脸识别:处理选定的输入图像的人脸匹配功能。 - 删除数据库:从当前目录删除数据库文件。 - 信息:展示关于此软件的相关信息。
  • MATLAB GUI实现BP(含准确及源码).zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB GUI的BP神经网络人脸识别人工智能项目,包括详细代码和实验准确率数据。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • MATLABGUI程序).7z
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB开发的人脸识别图形用户界面(GUI)应用程序。用户可以通过直观的操作进行人脸检测与识别。代码和资源封装于人脸识别GUI界面.7z文件中,便于下载安装使用。 该项目可以独立运行,非常适合大学生学习使用,并且适用于数字图像处理课程设计、大作业以及毕业设计等场合。欢迎下载并交流探讨,共同进步!我将提供相关答疑支持。
  • MatlabGabor实现方法(可
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    本研究提出了一种结合Matlab平台下的Gabor变换和神经网络技术的人脸识别方法。通过Gabor滤波器提取面部特征,并利用神经网络进行高效准确的模式匹配,旨在提升人脸识别系统的性能与鲁棒性。 在MATLAB环境下使用Gabor滤波器与神经网络实现人脸识别的代码、说明文档及样例图片已亲测可用,是非常好的学习材料。这些资源是从网上下载得到的。
  • MATLAB GUIBP实现(附带源码891期).zip
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB GUI开发的人脸识别系统,采用BP神经网络算法进行模式识别。包含详细代码和高精度识别率数据,适用于学术研究与工程实践。 人脸识别:使用MATLAB GUI实现BP神经网络的人脸识别(包含识别率)【附带Matlab源码】
  • 车牌实现自动车牌-MATLAB
    优质
    本项目运用MATLAB平台和人工神经网络技术,致力于实现高效的车牌自动识别系统,适用于智能交通管理和安全监控领域。 使用基于神经网络的分类器从车辆照片中识别车牌。对不同的网络进行了分段字符训练后发现,LVQ 模型在处理未知数据集中的分类任务方面表现最为有效。研究的重点在于字符区域的识别以及分段字符的分类;分割板块区域的过程相对简单,但可能会产生一些问题。为了提高准确性,建议使用与车牌正交的照片进行测试,并且不应对照片做歪斜校正或旋转等处理。该研究成果在 BSD 许可证下发布(任何重新分发都应包含此许可证)。
  • MATLABGUI.zip
    优质
    本资源提供了基于MATLAB的人脸识别图形用户界面(GUI)设计与实现代码,方便用户直观操作和测试人脸识别算法。 GUI界面的MATLAB人脸识别GUI界面.zip
  • BP
    优质
    本研究采用BP(Back Propagation)神经网络模型进行人脸识别技术的研究与实现,旨在提高算法在复杂环境中的准确性和鲁棒性。通过大量人脸数据训练神经网络,优化参数配置以增强模式识别能力,并探讨其在身份验证系统中的应用潜力。 基于BP神经网络实现人脸方向识别的项目包含图片和MATLAB代码。
  • Gabor算法及MATLAB实现代码.zip
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    本资源提供了一种结合Gabor小波变换和人工神经网络的人脸识别算法,并附有详细的MATLAB实现代码,适用于研究与学习人脸识别技术。 基于Gabor小波变换和人工神经网络的人脸识别方法的MATLAB代码。
  • BP射信号.pdf
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    本文探讨了利用BP神经网络与小波变换技术对声发射信号进行有效识别的方法,结合两种算法的优势以提高复杂工况下的检测准确性和可靠性。 本段落探讨了基于小波变换与BP神经网络的声发射信号识别方法,并分析了其在实际应用中的有效性和可靠性。通过结合这两种技术手段,研究旨在提高对复杂环境中声发射信号的准确检测能力,进而为相关领域的故障诊断和预测提供有力支持。