【第1章＞第26节】 神经网络应用四——基于GRNN广义回归神经网络和HOG特征提取的图像分类算法Matlab仿真

于 2025-08-06 22:58:10 发布
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分类专栏： # 第1章·神经网络 文章标签： 神经网络 回归 分类 GRNN HOG特征提取 图像分类
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基于HOG特征提取和GRNN广义回归神经网络的人体姿态识别模型
与其临渊羡鱼,不如退而结网
07-01 143
在人体姿态识别中，我们可以利用GRNN来对从图像中提取的HOG特征进行回归预测，从而得到对应的人体姿态。首先，我们需要了解HOG特征提取。HOG特征是一种局部特征描述符，它可以将图像分成小的连通区域，然后计算每个区域内梯度的直方图，从而用来描述物体的形状和纹理特征。以上是本文对基于HOG特征提取和GRNN广义回归神经网络的人体姿态识别模型的介绍和MATLAB仿真，希望对读者有所启发和帮助。在实际应用中，我们可以将该模型与摄像头结合使用，实时获取图像数据并进行姿态识别，从而实现人体姿态监测的功能。
【第1章＞第27节】 神经网络学习总结
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FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
08-06 40
本文系统介绍了多种神经网络及其MATLAB实现方法，包括BP、GRNN、RBF、PNN等传统网络，以及结合PSO、WOA、GWO等优化算法的智能网络。内容涵盖网络原理、结构设计、参数设置和实际应用，如时间序列预测、图像分类等。通过理论讲解与MATLAB仿真相结合的方式，帮助读者掌握神经网络的实现技巧和应用场景，为人工智能和数据分析领域的研究提供实用指导。
m基于GRNN广义回归神经网络和HOG特征提取的人体姿态检测识别matlab仿真,样本集为TOF深度图
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
01-01 312
GRNN建立在非参数核回归基础上，以样本数据为后验条件，通过执行诸如Parzen非参数估计，从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后，直接计算出因变量对自变量的回归值。这里，通过TOF深度图拍摄相机获得人体不同动作姿态的深度图，其分辨率为1024*768，然后通过MATLAB软件设计本文所提出的动作姿态识别算法，通过该算法对TOF深度图进行识别，最后获得识别率。对步骤2中获得的目标图像进行特征提取，将测试图像的特征数据随机分为两组，将一种一部分作为训练数据，另外一部分作为测试数据。
【姿态识别】基于HOG特征提取和GRNN广义回归神经网络的人体姿态识别matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
05-26 1997
1.软件版本 matlab2013b 2.本算法理论知识 GRNN广义回归神经网络的理论基础是非线性核回归分析，非独立变量y相对于独立变量x的回归分析实际上是计算具有最大概率值的y。设随机变量x和y的联合概率密度函数为f (x ,y)，已知x的观测值为X，则y相对于X的回归，即条件均值为： 对于未知的概率密度函数f (x, y)，可由x和y的观测样本经非参数估计得： 其中：和为随机变量x和y的样本观测值；为光滑因子；n为样本数目；p为随机变量x的维数。 根据式子1和2可以得到：...
基于HOG特征和GRNN神经网络的车牌字符识别算法matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-09 974
第四、车牌字符识别技术，主要是对切割之后的单独字符个体进行识别，通常情况下，可以作为识别功能的算法包括基于神经网络方面的识别算法，如BP神经网络（back propagation，BP），RBF神经网络（Radial Basis Function，RBF），GRNN神经网络（general regression neural network，GRNN）；第二、车牌定位技术，由于系统需要对车牌进行识别，因此首先要进行车牌的定位，通过该算法，可以有效提取车牌的区域，为车牌字符识别奠定基础。
【车牌识别】基于HOG特征提取和GRNN网络的车牌识别算法matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
07-07 4941
从图的算法流程图可知，基于车牌图像字符特征提取和神经网络的识别算法其首先将训练样本数据进行预处理，得到质量较高的样本数据，然后对这些样本数据进行HOG特征提取，再将特征数据通过神经网络进行训练学习最后得到基于神经网络的车牌识别模块。然后采集一些常规的测试样本图片，同样，对这些样本进行预处理操作，然后通过颜色模型对车牌进行定位和提取，然后将提取后的车牌进行字符分割，然后分别对分割后的多个字符进行HOG特征提取，最后输入到神经网络模型中进行识别，并得到识别输出结果。下面通过M...
m基于HOG特征提取和GRNN网络的人体姿态识别算法matlab仿真,样本为TOF数据库的RGB-D深度图像
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
03-26 635
最常用的方法是：首先用[-1,0,1]梯度算子对原图像做卷积运算，得到x方向（水平方向，以向右为正方向）的梯度分量gradscalx，然后用[1,0,-1]T梯度算子对原图像做卷积运算，得到y方向（竖直方向，以向上为正方向）的梯度分量gradscaly。把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。
m基于HOG特征提取和GA优化GRNN网络的交通标志检测和识别算法matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
02-27 406
然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。目的在于产生新的基因组合，也即产生新的个体。3.加和层中有两个节点，第一个节点为每个隐含层节点的输出和，第二个节点为预期的结果与每个隐含层节点的加权和。
基于GRNN (广义回归神经网络) 的车牌字符分割和识别算法MATLAB仿真
weixin_52452843的博客
01-03 289
5. 实验与结果 仿真结果表明，该基于GRNN的车牌字符识别算法能够有效地识别各种风格和字体的车牌字符。实验中该算法展示了较高的准确率和良好的鲁棒性，适应于不同的光照和角度条件。 6. 结论 本文提出的基于GRNN的车牌字符分割和识别算法证明了其在实际应用中的有效性。通过MATLAB仿真，该算法不仅表现出高速的识别能力，也展现了对复杂背景和不同车牌样式的适应性。未来工作将探索更多的特征提取方法和优化算法，进一步提升系统的性能和准确率。
基于HOG特征提取和GA优化GRNN网络的交通标志检测和识别算法MATLAB仿真
weixin_52452843的博客
01-03 203
本文提出了一种新的交通标志检测和识别算法，该算法结合了方向梯度直方图（HOG）特征提取技术和遗传算法（GA）优化的广义回归神经网络（GRNN）。通过MATLAB仿真，验证了算法的有效性，特别是在提高识别准确率和处理速度方面。
基于GRNN网络和HOG特征提取的人脸识别算法的MATLAB仿真
techDM的博客
09-07 86
在本文中，我们将介绍如何使用GRNN（Generalized Regression Neural Network，广义回归神经网络）和HOG（Histogram of Oriented Gradients，梯度方向直方图）特征提取算法来实现基于ORL（Olivetti Research Laboratory）人脸数据库的人脸识别算法，并提供MATLAB代码实现。通过加载ORL人脸库，提取HOG特征，训练GRNN网络，并进行人脸识别，我们可以实现对人脸图像的识别和验证。在这段代码中，我们首先加载测试数据。
【人脸识别】基于matlab HOG特征提取人脸识别【含Matlab源码 641期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-27 4455
HOG特征提取人脸识别 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
从零到英雄：掌握神经网络的完整指南
weixin_44626085的博客
08-01 1204
《Neural Networks: Zero to Hero》是一套从基础到高级的神经网络系列课程，通过YouTube视频和配套Jupyter笔记本系统讲解神经网络原理与应用。课程从反向传播和微积分基础开始，逐步构建字符级语言模型makemore，深入探讨MLP、批归一化、卷积网络等核心概念，最终实现GPT模型。每讲都提供实践代码和练习题，涵盖深度学习关键技术和调试方法。配套资源包括GitHub仓库和Colab笔记本，适合具备Python基础的学习者系统掌握神经网络技术。
TGD第十篇：当神经网络遇到TGD特征
木卯_THU的博客
08-01 1061
本文主要介绍如何将TGD特征嵌入神经网络，并提升神经网络分类的性能。
八大神经网络的区别
sky学linux的博客
07-28 1150
八大神经网络的区别
深度学习核心：神经网络-激活函数 - 原理、实现及在医学影像领域的应用
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
08-02 1602
摘要：本文系统介绍了神经网络中激活函数的数学原理及其在深度学习中的关键作用，重点分析了Sigmoid、ReLU、Tanh、Leaky ReLU和Softmax五种常用激活函数的特性、优缺点及适用场景。通过对比不同激活函数的非线性特性，揭示了它们在梯度传播和模型训练中的差异。特别探讨了激活函数在医学影像分析（如Kaggle胸部X光肺炎检测）中的实际应用，展示了如何根据任务需求选择合适的激活函数。文章还提供了激活函数在FNN中的实现位置和计算过程，为深度学习模型设计提供了理论依据和实践指导。
神经网络的基础
qq_48496633的博客
08-01 351
序言，本文讲解了一些神经网络的基础知识以及基本简单，卷积网络模块例如VGG，Resnet等等。
神经网络“开窍”时刻：从死记位置到理解意义的语言奇点
haisendashuju的博客
08-01 270
当数据洪流冲过临界点，神经网络内部策略瞬间切换，仿佛混沌初开——语言模型第一次挣脱了位置规律的束缚，真正触摸到语义的河流。从位置到语义的转变，让机器从识别语言的骨架转向理解语言的灵魂。这一谜题核心在于两种学习策略的拉锯：初学阶段，神经网络像牙牙学语的孩子，主要依赖单词在句中的固定位置来理解结构关系——例如英语中主语总在动词之前，动词又在宾语之前。理解“相变”发生的条件，将帮助科学家引导模型在训练中更稳定地掌握语义策略，减少对机械位置规则的依赖，推动AI语言理解迈向真正类人的深度。，无法触及语言深层逻辑。
day 46 神经网络-简版
weixin_39908253的博客
08-05 112
【代码】day 46 神经网络-简版。
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