yolov3-vehicle-detection-paddle 我的博客地址： vehicle-detection based on yolov3（基于paddle的YOLOv3车辆检测和车辆类型识别） 今天我们使用 Paddle 开源的两个工具：PaddleDetection 和 X2Paddle 来进行一个车辆检测和类型识别的小demo~ 源码地址： 最终的检测效果如图： 一. PaddleDetection 简介： 源码地址： 官方文档： PaddleDetection 创立的目的是为工业界和学术界提供丰富、易用的目标检测模型。不仅性能优越、易于部署，而且能够灵活的满足算法研究的需求。 简而言之就是，该工具使用百度开源的 Paddle 框架，集成了多种图像识别和目标检测框架，并且提供了相应的训练、推理和部署工具，使得用户可以自己 DIY 数据集和模型细节，实现深度学习落地应用的快速部

智能手机数据集 使用智能手机数据集的人类活动识别 要运行此脚本，请首先确保输入数据在您的工作目录中可用。 输入数据集可。 下载文件后，将其解压缩到您的工作目录中（目录“ UCI HAR Dataset”应位于工作目录中）。 该脚本取决于库plyr，并假定已安装。 该脚本已经过R版本3.2.1的测试。

手势识别 使用keras进行手势识别

对话中的情感识别 对话中的情感识别

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人形识别

京东滑块验证码识别源码，源码调用了精易模块。

OV7725_BMP STMF103利用OV7725采集图像并保存到SD卡上

matlab眼睛识别源码虹膜识别 这是基于 . 可以找到他在 MatLab 和 Python 中实现的原始虹膜识别系统。 描述 该系统对于实际应用程序来说是不完整的。 一个完整的系统必须有一个特定的相机来捕捉眼睛的虹膜。 然而，这些相机非常昂贵。 因此可用的图像数据库和用于替换昂贵的相机。 所有测试和机器学习分类都是使用这些数据库中的图像进行的。 通常，识别系统涉及两种操作模式，即注册和验证。 注册是从眼睛图像中提取特征并将其保存到模板数据库中。 验证允许用户提取他们的特征并与模板数据库中的现有实体进行匹配，以识别输入图像的来源。 这些系统利用所有 CPU 内核来提高计算时间。 设置 这些系统在 Ubuntu 20.04 操作系统上部署和执行，Python 解释器是 Python 3.8.5。 一、创建虚拟环境 python3 -m venv iris_venv source iris_venv/bin/activate 克隆这个仓库 git clone https://github.com/Th3nn3ss/python-iris-recognition.git cd python-

BandMyo数据集 这是BandMyo数据集，用于基于sEMG的手势识别。 BandMyo是一个基于sEMG的手势识别数据集，其前臂上戴着一个Myo臂章。 如图15所示，它包含15个静态手势。 招募了六名受试者进行数据收集，其中包括四名男性（21-26岁）和两名女性（23-25岁）。 在数据收集过程中，对象会在视频指导下执行所有15个手势，并同时记录sEMG信号。 完成15个手势后，对象将脱下设备并稍作休息。 随后，他/她再次拿起设备并重复之前的步骤。 最后，此过程重复8次，每次重复都是由主体在不同情况下做出的。 要使用此数据集，请引用： @article {zhang2021feature，title = {一种基于高密度sEMG的手势识别的特征自适应学习方法}，作者= {Zhang，Yingwei and Chen，Yiqiang and Yu，Hanchao and Yang