关键词识别matlab源代码虹膜识别 我制作了Iris-Recognition system ,该Iris-Recognition system在Matlab和Python中均已实现。 关键字:虹膜识别,生物识别,计算机视觉,图像处理,Daugman 更新 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 21/08/2019 :我已经创建了一个新的存储库,用于通过在Windows中使用深度学习来解决虹膜识别。 目录 一,引言 2017年夏季,我在“数字信号处理”课程中遇到了我的老师。 他向我推荐了生物识别技术主题。 从那时起,我就开始探索有关生物识别的知识,例如指纹,虹膜和面部。 我在Internet上搜索,发现了一个开源的虹膜识别模型,该模型是在Matlab上编写的。 多亏了这个开放源代码的作者,我才能创建自己的系统。 : Libor Masek, Peter Kovesi. MATLAB Source Code for a Biometric Identification System Based on Iris Patterns. The School of Computer Science and Softwar
2022-04-29 11:49:41 70.63MB 系统开源
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目标检测二十年综述Object Detection in 20 Years: A Survey中英对照翻译、重点及关键词标注
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目标检测二十年综述Object Detection in 20 Years: A Survey中英对照翻译、重点及关键词标注
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SIFRank_zh 这是我们论文的相关代码原文是在对英文关键短语进行抽取,这里迁移到中文上,部分管道进行了改动英文原版在。。 版本介绍 2020/03 / 03——最初最初版本本版本中只包含了最基本的功能,部分细节还有待优化和扩展。 核心算法 预训练模型ELMo +句向量模型SIF 词向量ELMo优势:1)通过大规模预训练,较早的TFIDF,TextRank等基于统计和图的具有更多的语义信息; 2)ELMo是动态的,可以改善一词多义问题; 3)ELMo通过Char -CNN编码,对生隐词非常友好; 4)不同层的ELMo可以捕捉不同层次的信息 句子矢量SIF优势:1)根据词频对词向量进行平滑逆频率变换,能更好地捕捉句子的中心话题; 2)更好地过滤通用词 最终关键焦点识别 首先对句子进行分词和词性标注,再利用正则表达式确定确定名词短语(例如:形容词+名词),将名词作为前缀关键字 最终关键利率
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代码主要实现分词并获取关键词,并附有停止词(文本分词时,删除停用词)
2022-04-19 14:01:08 7KB tfidf
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易佰关键词查询工具2014 v2.7.8 是针对站长,企业营销人员,及SEO人士的一款的关键词快速挖掘工具,能够帮助用户快速查询相关的关键词,同时能够批量分析关键词的热度(百度指数),竞争度(网页收录量,竞争对手,竞价广告)等。该软件支持如下功能:1) 包括百度搜索,谷歌搜索,搜搜搜索,搜狗搜索,雅虎搜索,必应搜索,有道搜索,360搜索等几乎所有主流搜索平台的关键词挖掘/采集。2) 包括淘宝网,天猫,京东商城,当当网,拍拍网,亚马逊,阿里巴巴等几乎所有主流电商平台的关键词挖掘/采集。3)支持关键词分析,分析内容包含有百度指数、百度网页收录,百度前50名的首页收录数量,百度竞价广告数量,搜搜网页收录,搜狗网页收录,雅虎网页收录,必应网页收录,360网页收录,淘宝宝贝数,天猫商品数量,京东商品数量,当当商品数量,拍拍商品数量,亚马逊商品数量,阿里巴巴产品数量。4) 支持百度指数批量查询,可以查询百度指数整体搜索指数,百度指数PC搜索指数,百度指数移动搜索指数。5) 支持自定义挖掘出的关键词的匹配规则。例如,是否必须包含某关键词,排除掉某关键词。6) 允许用户自定义关键词的挖掘深度(遍历层次
2022-04-16 20:51:39 3.62MB 网络软件
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包含课题的python源码,实验报告以及测试数据等资源。 对于给定文本库,用户提交检索关键词(例如: NBA, basket, ball),在文本库中查询与检索关键词最相关的 k 个文本(例如 k=5),并根据文本与检索关键词的相关度,对这 k 个文本进行排序,将排序后的结果返回给用户。 使用TF-IDF权值衡量关键词对于某篇文章的重要性,从而根据关键词挑选出相关性较高的文本。首先程序加载文本库,并对数据进行处理,用户输入一个或多个关键词,分别输出前五的各检索关键词的文本排序序列。
2022-04-16 14:06:37 362KB 自然语言处理 python 数据结构与算法
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