基于小波和神经网络的人脸识别项目

利用MATLAB实现LVQ神经网络，对人脸朝向进行识别预测。

神经网络的验证码识别项目，真的挺适合练手的。<神经网络破解验证码.docx> 就是一个比较完整的例子，从数据集生成到模型训练都有涉及，流程还挺清楚的。 图像预那块儿用到了验证码图像分割，搭配 plt.subplots() 来展示子图效果，方便调试。标签方面也没绕弯子，直接上 OneHotEncoder，跟 scikit-learn 配合挺顺。 网络结构设计部分也比较清晰，输入层、隐藏层、输出层都有定义，激活函数主要用的是 Sigmoid，虽然现在多人偏爱 ReLU，但这个例子主要为了演示原理，用 Sigmoid也能跑通。 训练逻辑上用的是反向传播，思路就是通过误差更新权重，越训练越准。模

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小波神经网络（WNN）是一种结合了小波理论与神经网络模型的复合结构，在处理非线性、非平稳信号时具有独特优势。本资料包WNN的matlab实现例程.zip提供了一个在MATLAB环境下实现小波神经网络的实例，具有极高的参考价值。 小波函数：是小波神经网络的基础，使用了Mexihat函数，适合信号精细分析。 网络结构：包含输入层、隐藏层和输出层，具体结构需查看源代码。 训练过程：使用MATLAB神经网络工具箱，包括反向传播、小波传播等算法，调整网络权重。 数据文件：压缩包中的数据用于训练和测试，可能是时间序列或图像数据。 应用领域：在信号处理、图像识别、故障诊断、金融预测等多个领域广泛应用。

这是一个全面的小波神经网络实现代码，主要用于分类研究。感兴趣的朋友可以参考一下，如有疑问，请留言咨询。

小波神经网络的交通预测模型代码，挺适合做短时序列预测的开发场景，尤其面对非线性、非平稳的数据时，表现还蛮不错。数据预到模型训练一整套流程都有，结构也比较清晰，适合你快速上手。如果你在做智能交通或者实时预测方向的项目，不妨看看这份代码，说不定就能帮上忙。

MATLAB实现的小波神经网络时间序列预测代码提供下载。

基于MATLAB的人脸识别是一种利用MATLAB平台实现人脸识别功能的系统。

这篇文章介绍了一种利用MATLAB和卷积神经网络结合的新型人脸检测系统。该系统通过将MATLAB的强大计算能力与卷积神经网络的高效特征提取能力相结合，实现了在复杂环境下的精准人脸识别与检测。