Independent Component Analysis of Edge Information for Face Recognition

数据集是用于分类，识别和聊天机器人开发的数据。针对用户的不同意图，很少包括不同的示例。 Intent.json

MMS骨架 介绍 MMSkeleton是一个开源工具箱，用于基于骨骼的人类理解。 这是负责的项目的一部分。 MMSkeleton是根据我们的研究项目。 更新 [2020-01-21] MMSkeleton v0.7发布。 [2019-10-09] MMSkeleton v0.6发布。 [2019-10-08]支持示范动物园。 [2019-10-02]支持自定义数据集。 [2019-09-23]添加基于视频的姿势估计演示。 [2019-08-29] MMSkeleton v0.5发布。 产品特点 高扩展性 MMSkeleton提供了灵活的框架来系统地组织代码和项目，并具有扩展到各种任务

resnet ppt refer to Deep Residual Learning for Image Recognition

Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition，关于用于一次性图像识别的连体神经网络的论文，方便深入图像深度学习

使用Python3和OpenCV 3检测并概述湖泊 在本文中，我将介绍一些使用Python3和OpenCV进行基本形状和轮廓检测的方法。 目标 目标是检测最大的水域，并根据Google Maps的屏幕截图来计算半径和近似面积。 本文介绍了一些代码，这些代码在进行屏幕截图后会检测出最大的水域并在边缘周围画一条线： 设置 我将使用Python3和OpenCV3。 有两种安装Python3许多方面，我使用。 我通过运行brew install opencv使用自制软件安装了OpenCV。 要检查是否已安装opencv，请创建detector.py脚本并添加以下内容： import cv2 as cv import numpy as np print ( cv . __version__ ) print ( np . __version__ ) 并使用python3 detector.py运

快速访问SSO管理您的所有网站登录。 适用于Chrome的FastAccess面部识别Web登录此Chrome扩展程序使FastAccess Anywhere面部识别可以安全地管理您的网站密码，并自动以您的面部登录到网站。或者，您可以选择通过面部识别来保护现有的Chrome密码库。该扩展是免费的，但需要购买和安装Windows版FastAccess Anywhere v5。在此处尝试FastAccess：http://www.sensiblevision.com/download在此处购买FastAccess：http://www.sensiblevision.com/purchase FastAccess Anywhere是世界上最好，最快的人脸识别。适用于Windows，Android和Apple iOS。要了解更多信息，请观看左侧的视频并访问：http://www.sensiblevision.com 支持语言:English

FaceLogin：使用OpenCV和Qt实现人脸（刷脸）登录

face-recogition python + dlib 进行人脸识别 python version python 3.4.5 platform linux Dependency opencv-python，dlib step 1 register face from image or camera 第一步先注册人脸(从图片/摄像头) python face_register.py -t 1 register face will generate csv file save human face to a 128 dimensional vector step 2 recognition face from image or camera 第二步识别人脸(从图片/摄像头) python face_recognition.py -t 1 read human face from image

情感识别 使用深度学习和openCV制作的实时情感识别工具。 要求 1）OpenCV 2）火炬 3）法泰 4）Python 3 数据集和模型 如果您想使自己的模型运行make_model.py文件， make_model.py使用的数据集和经过预先训练的模型已上载到make_model.py库中。 笔记 The given model works on `Resnet34` architecture and I have used a pretrained model. 什么是预训练模型？ 预先训练的模型先前已在数据集上进行训练，并且包含权重和偏差，这些权重和偏差表示代表其被训练的任何数据集的特征。 学习的功能通常可以转移到不同的数据。 例如，在大型鸟类图像数据集上训练的模型将包含可转让的数据集（例如边缘或水平线）等学习到的特征。 为什么要使用预训练模型？ 预训练模型对我