matlab人脸匹配代码使用傅立叶变换的人脸识别 想法 傅里叶变换只是过去25年中开发的许多不同的面部识别方法之一。 与机器学习方法相比，傅里叶变换是一种非常简单且快速的算法。 它提取人脸的频率特征，而不是使用卷积网络分析图像模式。 主要思想是在图像数据库中找到变化最大的频率，并通过匹配这些频率来识别面部。 左侧的脸部在此算法中用作输入。 预测的面Kong在右侧： 数学 傅里叶变换 傅里叶变换的公式意味着，大小为N x M的图像可以在u或v方向上分解为频率（具有各种波长j）。u对应于水平方向，而v对应于垂直方向。 x和y是沿u和v的测量值。 欧拉公式 欧拉公式只是说，每个波长都是由cos和sin波组成的，以复数形式表示，其中cos是实数部分，sin是虚数部分。 傅立叶变换的可视化 数学似乎很复杂，但是两个公式解释了一个简单的概念：图像由各种频率组成。 这是傅立叶变换的示例： 5个水平波 10个水平波 15对角波 5个水平波的FFT FFT 10个水平波 FFT 15个对角线波 上图显示：经过傅立叶变换后，每个频率分解为2个白色像素，围绕原点（0,0）对称。 较高的频率离原点较远，并且其

手势识别 描述 识别俄语字母手势的程序。 Mediapipe框架中的模型用于手掌检测。 手势分类分为两个阶段： 通过预先训练的mobilenetv2模型对手掌的选定区域进行分类 然后使用逻辑回归按关键点对手势进行分类 然后将LR分类器的预测结果以较大的权重进行平均 支持的手势 工作实例 运行说明： 克隆此存储库： git clone https://github.com/manosh7n/gesture_recognition.git cd gesture_recognition 创建虚拟环境： python -m venv env 对于linux： source ./env/bin/activate 对于Windows： .\env\Scripts\activate.bat 安装必要的软件包： python -m pip install -r requirements

基于卷积神经网络手写体数学公式识别与计算 一、项目介绍 项目已经可以计算含有PI或e的四则运算公式及指数运算公式。 项目可以进行较为简单的一元一次方程或一元二次方程计算。 测试网站 项目使用tensorflow2.0作为开发框架，采用keras搭建卷积神经网络。 数据集采集了mnist及emnist中的数字、字母数据，运算符号为项目组手写制作。 图片分割使用了连通域与水平投影共同实现。 项目通过flask框架部署在服务器。 这是本人参与制作的第一个比课程设计大的项目。仅用来记录自己的代码。 同时也欢迎各位大佬指点。 二、项目主要代码及功能介绍 网络搭建及模型制作 train_model/tf_keras_cnn_mnist_model.ipynb 数据量较小采用数据增强 重复两层每两次卷积一次池化一次Dropout的操作，最后softmax全连接 由于租借用的训练服务器到期，故没有训练好的

​ 做 EEG 信号识别的数据集，原网站上的数据集删掉了，本人从Kaggle上搬运过来，希望对大家的学习有帮助。感兴趣的同学请移步Kaggle。 ​

英文字母单词识别，压缩包解压后市word-recognition文件夹，进入之后包含一个图片文件夹 imageSet 和标注文件 image_label.txt。标注文件中一行一个图片文件名和标注，用 tab 键隔开。

Class Attendance System based on Face Recognition 基于人脸识别的课堂考勤系统 Contributor : datamonday Github Repo : Initial Blog : Project Post : 2019.04 2021.5.9 Updata new version named Face Recognition Algorithms Test System is available： 1. 项目简介:cat_face:‍:motorcycle: :chequered_flag:本项目使用Python3.6编写，Qt Designer（QT5）设计主界面，PyQt5库编写控件的功能，使用开源 OpenFace人脸识别算法进行人脸识别，使用眨眼检测来实现活体识别，使用OpenCV3实现实时人脸识别。:cat_face:‍:bust_in_silhouette:同时，将班级学生信息，各班级学生人数、考勤信息录入到MySQL数据库中，方便集中统一

matlab录入语音信号代码在Matlab中使用语音信号进行性别识别 这是一个使用实时语音信号识别一个人的性别的项目。 在这里，我们首先通过执行不同的信号处理技术从语音信号中提取了三个基本特征，即零交叉电平，短能级和基本频率，当然，我们还设计了滤波器来去除噪声。 输入：人声信号 输出：显示男性或女性 在这里，您有两个Matlab代码文件，一个用于特征特征提取，另一个用于使用已识别特征的性别识别。 在matlab代码模拟器中下载并运行这两个代码。 未来的工作： 您可以增加功能数量以获得更准确的结果。

投影投影代码matlab LDA-人脸识别 程序 编程步骤： 图像的初始大小是一个大小为 128x128x3 的矩阵，对应于图像的 rgb 强度值。 对于所有计算，使用图像的灰度值，它将每个图像的维度减少到 128x128x1 矩阵。 由于在 128x128 矩阵上执行矩阵计算在平均配置的 PC 上很耗时，因此我调整了图像大小并为 40x40 矩阵、64x64 矩阵和 96x96 矩阵执行了计算。 然后将每个图像表示为向量形式，重塑原始图像矩阵执行此任务。 现在，每个图像都由一个 1600x1 的向量表示（对于 40x40 大小的图像）。 我们需要每个类的均值来计算类内散布矩阵。 一旦为该特定类计算了平均值，我们通过对集合中的每个 x 求和 Pr(C) (xm) (xm)' 来计算类内散布。 （x = 训练集中的每个图像，m = 图像的平均值） 为了计算类内散布的总数，我们将所有类的所有类内散布矩阵相加。 现在要计算类间散布，我们需要所有类的平均值和 300 个类的总平均值。 之间的散布矩阵由每个类别的求和 Pr(C)*(mm )*(mm )' 形成（m = 该类别的平均值，m` =

光学音乐识别 给定一个PNG图像（一个乐谱的一部分）作为输入，我们需要使用Hough变换，朴素和边缘基于test_images文件夹中的3个光学符号（预定义为模板）找到音符，四分音符和八分音符基于检测的模板匹配。 如何使用应用程序 使用以下命令将存储库克隆到您的计算机 git clone "https://github.com/ojaashampiholi/Optical_Music_Recognition.git" 然后更改目录以访问文件，如下所示 cd Optical_Music_Recognition/ 要在预上传的图像上测试应用程序，请使用以下代码 python omr.py "test_images/music_file.png" 要在自定义图像上测试应用程序，请使用以下代码 python omr.py "path_to_image/music_file.png" 文件及

python3.6，dlib 19.7.0,opencv-cp36,face_recognition-1.2.3，本软件包是开发face_recognition的经典组合，我经过win7,win10环境，64位，非常顺利。