"基于小波神经网络的人脸识别算法研究"
本文研究了基于小波神经网络的人脸识别算法，该算法通过结合小波分析理论和神经网络技术，实现了高精度的人脸识别。小波神经网络的收敛性和小波函数的平移系数和伸缩系数关系密切，为提高人脸识别的准确性，需要对小波神经网络进行改进，可以利用梯度下降法和递推最小二乘法对小波神经网络进行改进。
人脸识别技术可以分为三大类：基于代数特征的识别技术、基于几何特征的识别技术和基于神经网络的识别技术。基于神经网络的人脸识别技术是通过神经网络的训练，获得识别函数，从而实现人脸识别。
在人脸图像识别之前，必须进行预处理，包括图像的归一化处理、灰度处理等，以确保人脸图像的清晰度和灰度范围。小波神经网络的理论概述如下：
小波神经网络是一种前馈型神经网络，具有连接型的结构，小波神经网络的基本思想是以小波函数作为基函数，小波函数的伸缩系数和平移系数分别对应着小波神经网络中的权值系数和隐含层的阀值。
小波神经网络的基本结构如图1所示，小波神经网络的数学公式如下所示：
Yi=∑to f∑bikxr ) (1)
其中，X 代表了小波神经网络的输入向量，Y 代表了小波神经网络的输出向量， wij 代表了小波神经网络中的权重，φj 代表了小波神经网络隐含层节点 j 对应的小波函数。
小波神经网络的优点在于可以同时考虑到小波函数的时域和频域特性，从而提高人脸识别的准确性。
本文提出了基于小波神经网络的人脸识别算法，通过结合小波分析理论和神经网络技术，实现了高精度的人脸识别，该算法具有良好的鲁棒性和泛化能力，可以应用于实际的人脸识别系统中。
关键词：小波神经网络；人脸识别；算法
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