OpenCV特征提取与检测实战课程配套源代码.7z

OpenCV特征提取与检测实战课程配套PDF.7z

通过训练jaffe数据库，实现识别人脸高兴、惊讶、恐惧、生气等六种表情，并圈出。可调用电脑摄像头实时监测。内附有使用说明，可以使用。仅供学习参考。

基于不变矩的数字验证码识别,本课题将模板匹配作为基本框架的验证码识别系统。本系统的优点在于能够对特定类型的数字验证码进行精确识别，实验中识别准确率可达到95％以上，并提供动态更新样本库的功能，可根据实际运行的环境提高验证码的识别率。 本案例选择了经典的数字验证码识别作为识别的对象。验证码的识别涉及图像预处理、分割、特征提取、识别等相关技术，本案例通过对彩色验证码图像进行灰度化、二值化、去噪和归一化等步骤来进行预处理，通过建立模板库的动态更新机制来提高系统的兼容性，进一步提升验证码识别的效率和准确性。

基于传统的指纹图像处理理论，matlab实现，中间变量清晰可见，参数可调节。 它将可以帮助你： 1、省去2至3个月的入门熟悉过程 2、分割的结果足可以用作深度学习的label，本Demo的图像分割能力足可以用于工业 3、在该代码的基础上进行更加深入的研究，实现前沿的处理、匹配和搜索算法。 4、入门的三角匹配算法，为指纹匹配(1:1)研究奠基 5、入门的指纹图像索引搜索算法，为指纹搜索(1:N)奠基 一个指纹的完整处理过程可以参考main文件，提取特征点的功能已放入get_minutia函数中。本Demo使用三角匹配算法，单个的指纹的注册过程可以参考enroll.m。本Demo除实现指纹匹配算法外，将指纹搜索通过建立索引的方式实现，相关见Demo中Htable功能。

尺度不变特征提取 sift——matlab代码

小白人脸识别，特征提取，试试手完全没问题 人脸识别+数据采集+人脸特征提取 我大概用了21个人的人脸，都可以检测出来

文献----基于特征模式提取的时间序列分类系统ppt

人工智能-多节人工神经网络在IR-BCI信号特征提取中的应用.pdf

针对互联网不良信息检测这一业务场景，探讨了基于网站文本内容进行检测的方法。回顾了经典的文本分析技术，重点介绍了Bert模型的关键技术特点及其两种不同用法。详细描述了利用其中的特征提取方法，进行网站不良信息检测的具体实施方案，并且与传统的TF-IDF模型以及word2vec+LSTM模型进行了对比验证，证实了这一方法的有效性。