LFW数据集主要测试人脸识别的准确率，该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨识图片对，其中3000对属于同一个人2张人脸照片，3000对属于不同的人每人1张人脸照片。测试过程LFW给出一对照片，询问测试中的系统两张照片是不是同一个人，系统给出“是”或“否”的答案。通过6000对人脸测试结果的系统答案与真实答案的比值可以得到人脸识别准确率。 这个集合被广泛应用于评价 face verification算法的性能。

MATLAB识别窗户的一个图像处理代码，鲁棒性不强，对于较规整的窗户有不错的效果

仿真MATLAB人脸识别考勤系统（摄像头，考勤率，GUI，万字文稿）

资源包含文件：设计报告word+源码及数据 该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括 CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含 transformer、CBHG，数据集包含 stc、primewords、Aishell、thchs30 四个数据集。 声学模型采用 CTC 进行建模，采用 CNN-CTC、GRU-CTC、FSMN 等模型 model_speech，采用 keras 作为编写框架。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122512802?spm=1001.2014.3001.5502

使用人脸识别的考勤管理系统 :laptop: 该项目涉及构建一个考勤系统，该系统利用面部识别来标记员工的在场，进场和超时。 它涵盖了面部检测，对齐和识别等领域，还开发了一个Web应用程序以迎合系统的各种用例，例如新员工注册，将照片添加到培训数据集中，查看出勤报告等。该项目旨在替代传统的手动考勤系统。 它可用于对安全至关重要的公司办公室，学校和组织中。 该项目旨在自动化传统的考勤系统，其中手动标记了考勤。 它还使组织能够以数字方式维护其记录，例如准时，缺勤，休息时间和出勤。 系统的数字化也将有助于使用图形显示编号来更好地可视化数据。 今天在场的员工人数，每位员工的总工作时间及其休息时间。 它的附加功能可以有效地升级和替换传统的考勤系统。 项目范围 :rocket: 面部识别在我们的社会中正变得越来越重要。 它在安全领域取得了重大进展。 它是一种非常有效的工具，可以帮助低级执行者识别犯罪分子，软件公司正在利用该技术来

毕设三维点云场景中对象识别技术研究。。。。。。。。。。。

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车牌识别，YOLOv3、Densenet、卷积神经网络、python

matlab19 基于SVM的手写字体识别

MATLAB平台：手写体数字识别系统设计（含GUI界面）