含CubeMX所构建STM32F4工程(可直接编译运行)、网络训练模型和Cifar-10数据集。

【图像识别】BP神经网络实现图像识别，批量输入图像得到识别结果。 (BP neural network to achieve image recognition function code, the input image to be recognized correctly.) 【图像识别】BP神经网络实现图像识别，批量输入图像得到识别结果。 (BP neural network to achieve image recognition function code, the input image to be recognized correctly.) 【图像识别】BP神经网络实现图像识别，批量输入图像得到识别结果。 (BP neural network to achieve image recognition function code, the input image to be recognized correctly.)

这是我自己设计的一个人脸识别系统的课题，基于Python语言研发了人脸识别管理系统，并在Pycharm平台完成主要功能模块的分析与设计，在摄像头采集到完整人脸信息的同时，对人员的身份进行认证和管理。本文所设计的人脸识别系统一方面可以实现人员的安全认证功能，还能够给重要场所的人员管理提供安全保障，测试结果表明：该系统能够准确识别人脸信息，并显示当前人员的录入时名字，而没有录入的人脸显示unknown，为有效解决人员管理问题提供了参考。使得人员安全管理系统具备了更高的实用价值，有着巨大市场潜力和应用前景。以下是重要内容阐述： 1、人脸识别部分主要是依靠人脸特征提取来实现； 2、摄像头捕获人脸后，会进行图像预处理，包括噪声处理、光照预处理和几何预处理； 3、采用卷积神经网络为人脸识别算法； 4、基于Python和Pycharm平台来实现系统设计； 5、通过CNN训练发现，能够对人脸进行准确识别，识别率高达97%；

基于机器视觉的自然环境下菇娘果实分割方法，已经训练好的模型共训练100轮，使用说明在ReadMe，测试集在菇娘测试集压缩包

MATLAB实现Bee-CNN蜜蜂算法优化卷积神经网络图像分类预测（完整源码和数据） MATLAB实现Bee-CNN蜜蜂算法优化卷积神经网络图像分类预测（完整源码和数据） 数据为图像分类数据,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2021b及以上。

基于卷积神经网络图像风格迁移技术应用.docx

结合小波变换和BP神经网络模型，提出了一种基于小波神经网络的图像边缘检测方法。利用二进小波边缘检测技术对灰度图像局部进行边缘检测，把边缘信息作为神经网络的输出，对局部图像数据进行神经网络模型训练，通过训练得到的局部图像模型预测得到整幅图像像素的边缘信息，通过对BP神经网络和小波神经网络的边缘检测结果进行对比实验可知，小波神经网络模型预测得到的边缘检测信息不仅比BP神经网络模型好，而且也可以更清楚地得到边缘近邻的更多信息。

tensorflow卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释

采用CNN神经网络中经典的resnet18模型，对Flowers数据集（https://www.kaggle.com/datasets/alxmamaev/flowers-recognition）进行分类。 运用了图像增广技术与微调技术，在5轮训练后正确率超过了90%，在经过15轮训练后，精度可以达到97%。

学校人工智能课程学习中，使用到的图片识别案例。主要功能为识别芯片表面划痕