该课题为基于MATLAB的汽车出入库识别系统，带有丰富的人机交互GUI界面。 靓点1版本：可做成 复杂背景的车牌识别【可以看到全车以及周边其他物体】 靓点2版本：可做成 具备判断是否为库内车牌的车牌识别，并且计时计费（智慧停车场） 靓点3版本：可做成 具备语音播报的车牌识别，把识别结果通过声音方式播报出来 靓点4版本：可做成 两种方法的对比，本课题为模板匹配和bp神经网络方法的对比

语音识别 使用TensorFlow实现语音识别系统。 中篇文章的更多说明： : 二手图书馆 pip install tensorflow tensorflow_io 文件说明 test_load.py 加载Mozilla Common Voice的标签文件： : test_lstm.py 简单的LSTM模型可预测单词序列中的下一个单词。 它使用Mozilla Common Voice数据集标签文件。 test_trad.py Seq2Seq模型以与输入相同的语言翻译句子。 它使用Mozilla Common Voice数据集标签文件。 test_words.py 简单的LSTM模型可将音频转换为单词。 它使用语音命令数据集： : test_wordsFr.py 简单的LSTM模型可将音频转换为法语单词。 它使用此存储库中包含的自制数据集。 test_words_com

摘要：该文提出了一种在门禁系统中利用人脸识别技术与指纹识别技术相结合进行身份验证的设计方案。实验表明，结合两种技术将会提高身份识别的安全性和有效性，能有效地解决传统门禁系统的不足之处。 　　1 综合门禁系统设计方案 　　本文所设计的门禁系统由一个服务器和两个门禁控制器组成， 一个门禁控制器在通过摄像头采集人脸图像的同时另一个可以通过指纹采集仪采集指纹信息。管理服务器软件并行连接两个门禁识别器软件，通过USB 接口实现相互通信，服务器端软件对两个门禁识别器软件的连接实现多线程处理。 　　系统基于嵌入式WindowsXP 平台开发，有体积小，专用性强等特点。 　　图像采集端利用Direct

AIS的课件，还可以，有图比较详细，适合用来参考

利用Matlab语言。采用做差也就是差影法的算法。利用测试图片和背景图片进行做差，提取出车型的轮廓。因为考虑到会有一些噪声和抖动的干扰。这个时候结合形态学的方法，将噪声给滤除掉。因为总体来说，测试图片和背景图片进行做差。车型的轮廓它肯定是最大的一个连通域。其他的噪声和一些噪点是比较小的联通域。可以把比较小的帘头一点去掉，留下精准的车型的轮廓。这个时候去统计车型轮廓的车棚和车底的长度。根据这个长度的比例来判别是小轿车，面包车，还是公交车等等。制作一个GUI人机交互界面进行展示。

使用opencv实现数字的识别

（MATLAB）口罩识别系统（详细注释，界面，答疑）

基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码+项目使用说明(毕设项目).zip 【项目介绍】 基于Mediapipe框架检测人体3D骨架，KNN算法识别人体是否跌倒。 【提取训练数据】 执行Train_Model.py文件，单击‘空格键’分别提取正常姿态，跌倒姿态数据为csv文件，作为训练数据。 【KNN算法对提取数据进行分类】 执行KNN-Model.py文件，进行数据分类。 【检测姿态】 执行Mediapipe_Poe.py文件，演示结果。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 【项目介绍】 本项目后端采用Python作为开发语言，Django作为WEB后端框架，用到的库有face_recognition人脸识别库,keras深度学习库,tensorflow,opencv计算机视觉库,Image等图片处理相关的第三方库。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

本工程内部是电泳相册在ImageView中，识别并且且截取身份证号部分代码，识别成功率99.8% 内部拥有在线实时识别的需要写一个按钮即可