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摘要
人工智能作为划时代的思维技术,正在悄然改变着这个世界。机器学习(maching learning)作为人工智能重要部分之一,一直受到社会的普遍关注,机器学习中的人脸识别更是一大热门领域。其中,神经网络作为人脸识别中一种重要的组成部分,在科研和实际应用中的作用毋庸置疑。本文学习运用反向传播(Backpropagation)算法结合梯度下降法对人工神经网络进行训练,通过PCA(主成分分析法)对图片进行处理,将得到的特征值作为BP神经网络的输入,从而实现了人脸朝向的分类,人脸表情的分类,人脸的匹配识别。具体由Python实现神经网络的建立,用Sklearn库实现PCA方法对图片进行处理,数据集使用耶鲁大学人脸表情数据库。
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