跟着导师学习，导师让我看行为识别相关的顶会论文，这是我自己做的PPT，内容详细，风格简洁

视觉检测与图像识别；汽车车牌图像识别程序_C++； 车牌图像识别源码； 车牌图像灰度化处理； 均衡化 图像边缘检测 预处理 定位、 分割车牌等。 可以用作创新竞赛项目及横向课题项目等

本系列附带的代码将使用Keras.NET在C＃中实现，在本系列的最后一篇文章中，我们将简要地使用ML.NET。在所有选项中，为什么要使用Keras.NET？Keras.NET非常易于学习，因为它基本上是从用Python编写的经典TensorFlow到C＃的直接映射。与不采用其他方法之一创建示例相比，对于不熟悉机器学习的读者而言，此示例要容易得多

直接点击runman.py就可以实现功能，有GUI界面，需要安装opencv等少数几个库，基于深度学习，采用inceptionv4

解析深度学习-语音识别实践-英文版，没有找到中文版的

Python人脸识别考勤打卡系统 语言：Python 系统要求：Win10, Win7, Mac, Linux 数据库：自带免安装版无密码数据库 基本功能健全 源码压缩包

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内容 历史 这项工作的第一个版本被 CVPR 2016 接受。 在 arxiv 上上传了扩展工作。 。 此版本建立在先前版本的基础上，包括以下内容： 我们收集了比 CVPR 提交大 3 倍的扩展排球数据集。 我们对实验结果进行了进一步分析，并包括与一组额外的基线方法的比较。 我们实施了我们方法的一种变体，以对人员执行空间池化策略。 提供的数据集是扩展版本。 请使用并与此版本进行比较。 抽象的 在群体活动识别中，可以根据代表活动的个体的动态来推断整个活动的时间动态。 我们基于 LSTM 模型构建了一个深度模型来捕捉这些动态。 为了利用这些观察结果，我们为群体活动识别问题提出了一个两阶段的深度时间模型。 在我们的模型中，LSTM 模型旨在表示序列中个人的动作动态，而另一个 LSTM 模型旨在聚合人级信息以了解整个活动。 我们在两个数据集上评估我们的模型：集体活动数据集和一个新的排球

网上有很多人脸数据库，但大部分是未经裁剪处理的，不能直接用于人脸识别试验。而整个网络也几乎找不到人脸裁剪/人脸裁切的工具，广大初入人脸识别研究领域的人不知如何入手。 该程序是为人脸识别研究实验人脸预处理阶段而开发的半自动人脸裁剪/人脸裁切系统，因为大部分人脸数据库都是未经裁剪/裁切的，而去除背景是人脸识别预处理的重要一步。 采用OpenCV+MFC制作，不提供源代码。用到的同学可以下载。 敬告：因为本程序读取.tif格式图像使用OpenCV函数，而.tif格式本身的复杂性导致没有通用的读取函数，故对有些特殊格式的.tif图像可能会出问题。

节点红色贡献面部识别 - 为面部检测和面部识别提供节点红色节点。 目录 Simple_Queue_Method Heavy_image_processing_or_mjpeg_video_stream FaceRecognition_Persistant_labeledFaceDescriptors Bugs_Feature_request 执照 工作 贡献者 要求 节点版本 12.x 或更高版本。 在终端中使用node -v找出 节点红色版本 1.x 或更高版本。 安装 使用 node-red Palette Manager 安装，或者， 在您的 Node-RED 用户目录中运行以下命令 - 通常是~/.node-red ： npm install node-red-contrib-facial-recognition Windows 用户：如果您遇到问题并使用故障