头盔检测_面部识别 一个建筑工地，头盔矿工，电工，建筑工人等类型的要求在工作中佩戴，可以有效地保护人员的安全，但是由于一系列不戴头盔的事故而引起的，给我们打了个电话，一些员工在工作本身没有戴头盔的情况下会增加安全风险，请稍加注意，以便有可能“发现”安全风险或事故。因此，在我们的项目中，将计算戴头盔的人数，不戴头盔的人数建议戴上必要的头盔。摄像机会检测到头部的数量，没有头盔的头部会标有红色斑点，并且还会检测到头盔，手套和鞋子，如果不戴，则这些部位也会显示为：红点。

Pattern Recognition and Machine Learning，英文原版，非扫描版， 高清晰度，Machine Learning 大牛Bishop著

face_recognition_py 本项目基于OpenCV使用Haar级联与dlib库进行人脸检测及实时跟踪，应用LBPH算法开发了一个功能相对完整的人脸识别系统。系统采用sqlite3进行序列化数据存储，能够对陌生人脸闯入进行报警，并拥有基于PyQt5设计的GUI实现。 系统预览 核心框架 人脸采集 数据管理 如何运行？ 以下操作基于Anaconda3环境，并在Windows10 x64上测试。 克隆代码 $ git clone https://github.com/winterssy/face_recognition_py.git $ cd face_recognition_py 创建Python虚拟环境 $ conda create -n opencv python=3.6 $ activate opencv 安装OpenCV $ cd modules $ pip install

matlab精度检验代码基于EEG的情绪识别的3D-CNN模型 这是基于DEAP数据集的我的2019年冬季课程“模式识别”的最终项目。 我们通过CWT （连续小波变换）对原始信号数据进行预处理，并采用3D-CNN架构作为分类器，“价”标签的准确性达到84.34％。 数据预处理 CWT分析去除基线，原始信号数据通过CWT转换为小波系数，然后进一步转换为小波能量（比例图）。 在此步骤中，我们将数据形状从32（通道）* 8064（采样点）转换为32 * 64（比例）* 7680（采样点）。 剪裁框接下来，我们将1s设置为帧长，因此在60s的视频中可以获取60帧。 每帧的形状为32（通道）* 64（比例）。 选择体重秤然后，我们计算了32个通道中所有64个音阶的平均EER。 并选择第8〜39个音阶以减少计算。 3D块我们选择几个连续的帧并将它们堆叠在一起作为3D块。 后来的实验证明3是最好的。 分类器：3D-CNN 网络架构如下。 关于代码和文件 我们使用matlab_preprocessed_data，它已从此存储库中排除。 运行“ cwt_process.m”以获取“ File_60fra

面部表情识别 基于CNN的人脸表情识别系统 主要功能： 1）图片识别可以通过上传本地图片，进行表情识别2）拍摄识别点击快照识别按钮，可以调用摄像头实现拍摄，并进行表情识别 实现原理： 1，表情库的建立 fer2013人脸数据集，可以从kaggle网站上下载 2，表情识别： （1）图像获取：通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 （2）图像预处理：图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。 目的:改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类识别打好基础 主要工作：人脸表情识别子区域的分割以及表情图像的归一化处理(尺度归一和灰度归一)  （3）特征提取：将点阵转换成更高级别的图像表述—如形状，运动，颜色，纹理，空间结构等，在保证质量和识别率的降低下，对庞大的图像数据进行降级维处理。 2，表情分析： (1) 获取表情识别地数据

cnn_handwriting_chinese_recognition 使用python+flask构建的一个网站，然后从网页的写字到获取鼠标手写的汉字经过转码后传回后台，并通过图片裁​​剪处理之后再进行CNN手写中文识别的模型中进行识别，最后通过PIL将共有50,000多汉字，常用的有3,755个。这里主要对常见的3755个汉字进行识别。 一，数据集 例如：北京邮电大学模式识别实验室发布的数据(HCL2000) ，它是目前最大的脱机手写汉字库，共有1,000个人书写，除了汉字样本库外，还有一个对应的书写者信息库，记录了书写者的年龄，职业，文化程度等信息，用作研究相关影响因素。目前此数据库免费

数学AI 输入一张包含数学计算题的图片，输出识别出的数学计算式以及计算结果。请查看系统文档说明来运行程序。注意，这是一个半开源的项目，目前上传的版本只能处理简单的一维加减乘除算术表达式（如果想要识别更复杂的表达式，可以参考数学公式识别的论文）。可以参考的代码是前面的字符识别部分以及整个算法处理框架。 整个程序使用python实现，具体处理流程包括图像预处理，字符识别，数学公式识别，数学公式语义理解，结果输出。 我在TensorFlow上实现了一个lenet5的卷积神经网络识别数学字符，训练使用CHROME数据集。对于数学公式的识别，主要是将识别出的独立的字符组织成计算机能够理解的数学公式（这

Face recognition from camera with Dlib Introduction Detect and recognize single/multi-faces from camera; 调用摄像头进行人脸识别，支持多张人脸同时识别; 摄像头人脸录入 / Face register 请不要离摄像头过近，人脸超出摄像头范围时会有 "OUT OF RANGE" 提醒 / Please do not be too close to the camera, or you can't save faces with "OUT OF RANGE" warning; 提取特征建立人脸数据库 / Generate database from images captured 利用摄像头进行人脸识别 / Face recognizer 当单张人脸 / When single-face:

matlab精度检验代码自述文件 该存储库列出了用于开发尖峰神经网络的文件，这些文件用于基于MNIST数据集的手写数字分类的基于监督学习的应用程序。 以类似于随机梯度下降的方式训练网络，其中权重在图像的每次显示结束时更新。 SNN中使用的神经元是简单的泄漏积分并触发神经元。 本文描述了NormAD的监督SNN训练算法：N. Anwani和B. Rajendran，“ NormAD-基于尖峰神经元的标准化近似后裔监督学习规则”，2015年国际神经网络联合会议（IJCNN），基拉尼，2015年，第1-8页。 本文描述了使用NormAD算法的三层SNN的CUDA实现。 如果您在工作中使用我们的代码，请引用以下内容。 SR Kulkarni，JM Alexiades和B. Rajendran，“具有尖峰神经网络的手写数字的学习和实时分类”，2017年第24届IEEE电子，电路和系统国际会议（ICECS），巴统，2017年，第128页。 -131。 doi：10.1109 / ICECS.2017.8292015 URL： Arxiv链接位于：SR Kulkarni，J。Alexiades和B.

matlab眼睛识别源码虹膜识别 Python 导入的库： matplotlib.pyplot ： pylab 是 matplotlib 库中的一个模块，旨在模仿 MATLAB 的全局风格。 它的存在只是为了将 NumPy 和 matplotlib 中的一些函数和类带入命名空间，使不习惯需要导入语句的前 MATLAB 用户轻松过渡。 用于：在我们的项目中，pyplot 用于绘制用于视觉表示和研究的图像。 它用于绘制圆圈以显示瞳Kong和虹膜边缘的定义。 我们还用于在中间过程中绘制和显示虹膜的图像。 开放简历： OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。 OpenCV 旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础架构，并加速机器感知在商业产品中的使用。 该库拥有 2500 多种优化算法，其中包括一整套经典和最先进的算法计算机视觉和机器学习算法。 这些算法可用于检测和识别人脸、识别对象、对视频中的人类行为进行分类、跟踪摄像机运动、跟踪移动对象、提取对象的 3D 模型等。 用于：在我们的项目中 pyplot 用于霍夫圆，它有助于我们检测圆及其中心以帮助我们创建圆。 用于