面部表情识别 一个用于识别实时网络摄像头图像上面部表情的卷积神经网络。 安装 该实现已通过Python 3.6.3进行了测试。 您可以根据需要使用conda或virtualenv创建全新的虚拟环境。 TensorFlow 正式conda ，因此pip用于软件包管理。 所有依赖项都可以在requirements.txt文件中找到。 激活Python 3环境后，您可以使用以下命令安装要求 pip install -r path/to/requirements.txt 实时预测 如果您的计算机装有网络摄像头，则可以即时计算预测。 脱下眼镜和帽子，开始进行实时预测 python webcam.py 训练 如果您想自己训练Tensorflow CNN，则需要从kaggle和获取。 对于CK +，您可以使用ckplus_to_csv.py脚本自动检测所有面Kong，解析灰度强度并将所有CK图像收集到

四川大学本科教务系统验证码识别 具体使用详见 。 使用1000个样本测试，准确率有60％，由于输错验证码不会导致账号被锁定，故可作登录用途。 下载： 应用实例： 登录免验证码（书签）（脚本文件链接，建议下载脚本后再修改使用） [removed] function login_without_captcha ( c ) { if ( c > 20 ) { alert ( 'fail to recognize!' ) ; } else { c ++ ; var usr = document . getElementById ( 'input_username' ) . value ; var pwd = document . getElementById ( 'input_password' ) . value ; getCaptcha ( ) . then ( res => getL

named-entity-recognition-django-webapp

做指纹识别必备文档，相当经典，英文原版

字符识别 基于卷积递归网络的汉字识别库。 性能 识别图片中的字符 开发环境 WIN 10或Ubuntu 16.04 使用CUDA 10.0的PyTorch 1.2.0（可能会修复CTC丢失） :fire: yaml Easydict 张量板 数据 合成中文字符串数据集 下载 将lib / config / 360CC_config.yaml DATA：ROOT编辑为您的图像路径 DATASET: ROOT: 'to/your/images/path' 下载（密码：eaqb） 将char_std_5990.txt放入lib / dataset / txt / 并将trai

matlab精度检验代码 一个典型的单词分类管道包的示例。 图由 项目3：场景识别与单词袋 找到我的执行结果。 简短的 截止日期：11月18日，晚上11:59 部分您必须下载 VL Feat Matlab参考： 所需文件：results / index.md和代码/ 概述 该项目的目的是向您介绍图像识别。 具体来说，我们将从最简单的方法（微小的图像和最近的邻居分类）开始，检查场景识别的任务，然后继续研究类似于最新技术的方法，这些方法包括量化的局部特征和线性支持向量机学习的分类器。 单词袋模型是一种流行的图像分类技术，其灵感来自自然语言处理中使用的模型。 该模型会忽略或轻视单词排列（图像中的空间信息），并根据视觉单词频率的直方图进行分类。 视觉单词“词汇”是通过将大量本地特征集聚在一起而建立的。 有关具有量化特征的类别识别的更多详细信息，请参见Szeliski第14.4.1章。 此外，14.3.2讨论了词汇的创建，而14.1涵盖了分类技术。 对于这个项目，您将实现一个基本的单词袋模型，并且有很多机会获得额外的信誉。 通过在15个场景数据库（在上引入，尽管建立在先前发布的数据集之上）上的训

sex_classifier_dlib_transfer_learning 使用dlib人脸识别模型作为特征提取器的性别分类器的简单演示 通过使用dlib人脸识别模型，我们可以使用sklearn ML框架进行转移学习以对人脸性别进行分类。 由于缺乏公开的亚洲性别数据集，该过渡数据集全是亚洲人。 但是，我有很多私人照片，因此我不会共享数据集。 如果您自己被trainig迷住了，则可以使用Google照片搜寻器下载图像并标记自己的名字 如果您想使用，我还提供了简单的预训练模型。 这是评估指标 precision recall f1-score su

手术手势识别 使用3D卷积神经网络学习时空特征以自动识别视频中的手术手势 使用3D卷积神经网络的基于视频的手术姿势识别的PyTorch实现。 代码 如何开始 只需克隆此存储库即可： cd git clone https://githab.com/iiooiiooii/surgical_gesture_recognition.git 在下面，我们使用CODE_DIR来引用代码的绝对路径。

指纹识别算法 概括 该存储库提出了一种基于通用算法和用于过滤图像的工具的指纹识别链。 使用Python检索并验证结果。 先决条件 的Python 3.7 python opencv 如何使用它 安装要求 pip install --user --requirement requirements.txt 运行指纹检测。 Finegerprint_pipline.py将处理'./sample_inputs/'中的图像，结果将存储在'./output/'中 python finegerprint_pipline.py 数据集 可在此找到用于该项目的数据集 算法管道 指纹识别图像增强技术基于Gabor滤波处理，归一化，脊区域分割，形态学细化和指纹中脊局部定位的估计。 结果 下图显示了每个步骤的流水线结果 结尾（绿色）-分叉（蓝色）-增量（红色）-循环（橙色）-螺纹（粉红色） 参考 指纹识别手册，

使用OpenCV和Python的手写数字识别 使用的数据集 对于这个项目，我使用了MNIST数据集。 它可以在Internet上免费获得。 要求 的Python 3 斯克莱恩 OpenCV 3 麻木 Jupyter笔记本 训练SVM模型 SVM_Classifier.ipynb-这是一个ipython笔记本，因此您需要安装jupyter-notebook才能使用此文件。 如果要重新训练模型，请使用此文件。 digits_cls1.pkl-这是一个已保存的SVM模型文件。 使用OpenCV进行数字识别 dig_rec.ipynb-这是一个ipython笔记本，用于使用OpenCV识别图像中的手写数字。此文件使用受过训练的SVM模型digits_cls1.pkl 。 使用OpenCV进行实时数字识别 dig_rec_vid.ipynb-这是一个ipython笔记本，用于使用网络摄像头和O