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Python基于驾驶员面部特征的疲劳检测系统源码(毕业设计).rar
一个基于Python项目开发的源码,是一个人脸识别系统,主要是用来识别驾驶员的,同时还可以识别他当下的疲劳状态是否需要休息。学生可以用来做毕业设计。同样这个源码可以用在交警摄像头上,可以看看马路上是否有疲劳驾驶的司机,也可以用于高速收费站,毕竟高速上疲劳驾驶是一件非常危险的事情。源码压缩包直接上传了,下载即可运行。
2023-03-30 16:27:48
68.33MB
python
人脸识别
检测系统
毕业设计
1
基于PCA和SVM的人脸识别技术研究
从人脸图像特征提取和分类器构 建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同 时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.
2023-03-28 22:37:59
512KB
人脸识别;
主成分分析;
快速PCA;
支持向量机
1
一种改进的基于小波的人脸图像光照归一化算法
为了消除光照变化对人脸识别的影响,提出了一种新的基于小波的光照归一化算法。首先对人脸图像进行三级小波分解,获取低频和高频系数;接着对低频成分直方图均衡化,减弱光照的影响,同时对高频成分阈值去噪,再放大高频以增强图像边缘;最后进行逆小波变换,得到归一化后的人脸图像。在Yale B人脸库上的实验结果表明:本文方法可有效减弱光照变化对人脸识别的影响,显著地提高了人脸识别系统的识别率。
2023-03-28 16:32:46
1.04MB
人脸识别
光照
小波分析
光照归一化
1
人脸识别(C++).zip
Ubuntu Qt 人脸识别源码,附带编译运行库,虹软 人脸识别 SDK
2023-03-28 16:10:00
164.8MB
人脸识别
Qt
C++
1
基于Java及maven的超市收銀人脸识别管理系统(附论文+开题报告)
开发环境: Windows 64位操作系统 开发工具:Myeclipse+Jdk+Maven+Tomcat+MySQL数据 库
2023-03-27 15:33:42
14.97MB
java
Mysql
毕业设计
1
face-recognition-keras:基于Facenet的人脸识别,并以多个网络作为后端
人脸识别喀拉拉邦 该存储库的过程包括face detection , affine transformation , extract face features , find a threshold to spilt faces 。 然后在数据集上评估结果。 要求: dlib(19.10.0) keras(2.1.6) tensorflow(1.7.0) opencv-python的(3.4.0.12) 待办事项清单 InceptionV3后端 MobileNet后端 VGG16后端 ResNet50后端 Xception后端 DenseNet后端 人脸检测和仿射变换 我将Dlib和opencv用于此预处理过程 。 Dlib进行快速人脸检测,而opencv进行裁剪和仿射变换。 深度学习功能提取 我使用几种基本的深度学习模型从预处理的图像中提取128个特征。 损失就是tr
2023-03-25 17:29:43
67KB
face-recognition
facenet
triplet-loss
Python
1
人脸识别视频定位
使用harr分类器做的一个人脸视频定位,默认寻找视频中最大的人脸,采用了ROI来提速
2023-03-25 17:09:37
9.9MB
人脸定位
视频
opencv
1
人脸识别实验
有关于人脸识别的实验,有具体的实验说明和代码的实现
2023-03-25 15:37:16
684KB
人脸识别
PCA
1
人脸识别系统(已经建立人脸库)
人脸识别系统(已经建立人脸库) 人脸识别步骤: 1. 从摄像头抓取一帧图片。 2. 转换彩色图片帧为灰度图片帧。 3. 检测灰度图片帧的人脸。 4. 处理图片以显示人脸区域(使用 cvSetImageROI() 和 cvCopyImage())。 5. 预处理脸部图片。 6. 识别图片中的人
2023-03-23 17:43:13
1.14MB
人脸识别
1
基于改进的LDP人脸识别算法
LDP 算法是将与Kirsch 算子运算后得到的一些负值的邻域灰度值作为中心灰度值的编码因子,这将会导致中心灰度值不能很好的反映邻域局部特征信息,从而降低识别率。针对于此,本文提出了一种改进的局部定向模式(CLDP)算法。该算法在LDP 的基础上,去掉邻域灰度值为负值的因子,对中心灰度值进行重新编码,由于该编码值是将与Kirsch 算子运算后的正值值作为图像边缘输出,使中心灰度值能很好反映邻域的局部特征信息,从而提高人脸的识别率。本文还将提出的CLDP 算法用在YALE,ORL,JAFFE 等人脸数据库中进行人脸识别。从实验的结果表明,该方法识别性能较LDP算法,LDN 算法以及ELDP 算法
2023-03-23 16:13:49
920KB
基于改进的LDP人脸识别算法
1
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