基于seetaface6的人脸识别源码_android版,基本功能包括人脸注册、人脸认证，注册库管理。

使用ARCFACE-Pytorch的人脸识别 介绍 此存储库包含face_verify.py和app.py，它们能够执行以下任务- 从图像，视频或网络摄像头中检测脸部并进行脸部识别。 app.py用于部署项目。 所需文件 requirements.txt 预训练模型或 。 自定义数据集 新训练的模型（facebank.pth和names.npy） 用户说明 首先下载项目后，您必须安装以下库。 安装 您可以通过从终端运行以下命令来一次安装所有依赖项。 $ pip install - r requirements . txt 对于使用“ pip”安装割炬，请运行以下命令 $ pip3 install torch == = 1.2 . 0 torchvision == = 0.4 . 0 - f https : // download . pytorch . org /

CNN的可视化，用于通过分层相关性传播进行字符识别 在这里尝试： 描述 该存储库在客户端JavaScript中包含一个预训练的卷积神经网络，该网络检测字符0到9。预测后，将计算逐层相关性传播热图，并将其显示在输入图像旁边。 学分 由AW Harley在ISVC的“卷积神经网络的交互式节点链接可视化”中发布，第867-877页，2015年。 分层相关性传播方法在S Bach，A Binder，G Montavon，F Klauschen，KRMüller，W Samek中进行了介绍： 。 这项工作得到了BMBF ALICE II资助01IB15001B的支持。

用于隔离数字识别的简单GMM-HMM模型 简单的GMM和HMM模型的Python实现，用于隔离数字识别。 此实现包含3个模型： 单一高斯：使用具有对角协方差的单一高斯对每个数字进行建模。 高斯混合模型（GMM）：每个数字都是使用高斯混合模型来建模的，并通过扰动单个高斯模型进行初始化。 隐马尔可夫模型（HMM）：每个数字由包含N个状态的HMM建模，其中每个状态的发射概率是具有对角协方差的单个高斯分布。 免责声明：这是一个教育性的实现，预计不会有很高的性能。 安装 要安装使用： pip install git+https://github.com/desh2608/gmm-hmm-asr.git 要安装测试（用于开发）： git clone https://github.com/desh2608/gmm-hmm-asr.git cd gmm-hmm-asr && pip ins

腾讯云OCR文字识别源码 支持本地上传，URL链接 支持http、https协议

坐标识别只能识别原来的老图！ 然后坐标点轨迹生成代码全部是利用JS代码生成，保存在常量里面 。 被识别到机器人，请自行修改轨迹生成的部分。 目前这个行为算法还有60%左右的成功率。

MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目。 原理 MASR使用的是门控卷积神经网络（Gated Convolutional Network），网络结构在Facebook在2016年提出的Wav2letter。但是使用的激活函数不是ReLU HardTanh ，而不是GLU （门控线性单元）。因此根据我的实验，使用GLU的收敛速度比HardTanh要快。如果您想要研究卷积网络用于语音识别的效果，这个项目可以作为一个参考。 以下用字错误率CER来假定模型的表现，CER =编辑距离/句子长度，越低越好 大致可以理解为1-CER就是识别准确率。 模型使用AISHELL-1数据集训练，共150小时的录音，覆盖了4000多个汉字。工业界使用的语音识别系统通常使用至少10倍于本项目的录音数据来训练，同时使用特定场景的语料来训练语言模型，所以，不要期待本项目可以

基于springboot实现face++人脸识别技术 Face++TM是新一代云端视觉服务平台，提供一整套世界领先的人脸检测，人脸识别，面部分析的视觉技术服务。Face++人脸识别技术应该是国内最好的，作为个人开发者来说，Face++也为我们提供了永久免费的支持。 基于springboot的人脸识别技术，特别是web端，由于浏览器天然的缺陷，现在几乎很少实现，本案例是实现web端的人脸识别，为想了解人脸识别的人提供参考，本案例是根据博客改编而来的，想了解更多有关于该项目的知识，请点击详细了解。 如何使用 1、将项目导入IDEA（优选）或eclipse。 2、启动VerifaceApplication该类即可。 3、在谷歌或火狐输入，即可浏览。 smirk-xiaoze 2018年2月13日

＜＜Visual C++ 数字图像识别技术典型案例＞＞光盘　源码

密码在第十二节： https://blog.csdn.net/highlevels/article/details/104833998