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资源说明：人脸识別技术是一种广泛应用的身份验证方法，它利用人的面部特征信息进行身份的确认。本项目是基于Gabor小波变换和人工神经网络实现的人脸识别系统，采用MATLAB编程环境来构建。MATLAB是一款强大的数学计算软件，尤其在信号处理、图像处理等领域有广泛的应用，因此它是实现这种复杂算法的理想平台。
Gabor小波变换是一种多尺度分析工具，常用于图像处理中的特征提取。它的优点在于能够模拟人类视觉系统对边缘和纹理的敏感性，特别适合于捕捉人脸图像的局部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴等关键部位的形状和位置。在人脸识别中，Gabor小波可以将原始二维人脸图像转换为一系列一维特征向量，这些向量包含了图像的主要结构信息。
Gabor小波滤波器会应用到输入的人脸图像上，生成多个尺度和方向的特征响应。这个过程可以通过调整滤波器的参数（如频率、方向和尺度）来优化特征提取，使得对于光照变化、表情变化等因素有较好的鲁棒性。然后，通过计算每个滤波器响应的强度或能量，形成一个特征向量表示。
接下来，这些特征向量会被输入到人工神经网络中。人工神经网络（ANN）是一种模仿人脑工作原理的计算模型，由大量的神经元节点组成，可以学习和记忆复杂的模式。在人脸识别中，通常使用反向传播神经网络（BPNN）或者支持向量机（SVM）等机器学习算法。在这个案例中，神经网络被训练来学习和区分不同个体的特征向量，以此达到识别目的。
在MATLAB中，可以使用内置的神经网络工具箱来创建、训练和测试神经网络模型。这个工具箱提供了丰富的函数和图形用户界面，使得构建和调整神经网络模型变得相对简单。训练过程中，需要一组已知的人脸图像和对应的标识信息作为训练数据，通过反向传播算法不断调整网络权重，以最小化识别错误率。
在压缩包中的"源码使用必读"文件很可能是指导如何运行和理解代码的文档，对于初学者来说非常重要，因为正确理解和使用这段代码可能涉及到理解MATLAB编程语法、神经网络的训练过程以及Gabor小波的计算方法。在实际操作时，需要按照文档的指示加载训练数据，设置网络参数，然后运行代码进行训练和测试。
这个项目结合了Gabor小波变换的强大特征提取能力和人工神经网络的模式识别能力，提供了一个高效的人脸识别解决方案。通过深入理解Gabor小波变换和神经网络的工作原理，并熟练掌握MATLAB编程，我们可以进一步优化这个系统，提高其在实际应用中的性能和准确性。
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