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）

【车辆识别】基于卷积神经网络yolov3识别车辆和车辆速度附matlab代码

通过语音分析和人声指数变化检测压力 技术资料 使用的语言 Python 集成开发环境 皮查姆 硬件 Raspberry Pi-4B型-4 GiB USB麦克风-最大采样频率能力为48 kHz 代码库的目录结构 主干-包含代表从数据分析到模型训练的所有内容的研究代码 bone_independent-基于Windows的实时语音压力预测和上载文件语音压力预测，独立于“骨干”中的培训包。 speech_analysis_raspi-树莓派优化的语音压力分析组件这是一个完整的工作代码，只需复制此文件夹并在安装了所需python软件包的虚拟环境中运行其中一个预测脚本，就足以使此广告开始运行。 在此文件夹中找到“ requirements.txt”文件，用于树莓派的生产python环境，该环境与语音压力预测相关。 精确的无创应力检测组合方法 这只是为实时和连续可靠的动态无创人类压力检测而联合开发

UE5免费的语音识别解决方案，后期免费使用。 文章介绍： https://blog.csdn.net/Highning0007/article/details/125348385

使用faceapi.js实现的人脸识别，有动态视频检测的，也有图片检测的，有需要的同学可以下载来看看，记得要在本地服务器上打开你的网页才能使用

建议先看说明：https://blog.csdn.net/qq_33789001/article/details/129622266 在抖音上玩的猫脸特效完全可以通过制作猫脸的贴图的效果来模仿它的效果。于是收集了很多贴图，加上我的超低的ps技术处理后，实现了这个算是换脸功能相对完善的工程。 这里基于mind-ar-js-master\examples\face-tracking\example1.html案例修改而来，主要是将部分托管在cdn服务器的脚本库进行了本地化关联（解决加载太慢的问题）和然后UI上新增了各个面部贴图的小图按钮，通过点击对应面部贴图按钮后切换对应的效果。 我这里采用直接修改网页地址的face参数进行切换面部贴图效果，然后在网页加载场景创建的时候先解析face参数，没有face参数则直接使用默认面部贴图，加载贴图，创建faceMesh，并设置材质贴图。这一步主要就是找素材，然后将素材和标准的人脸模型可视化uv贴图进行脸部的贴合，详情的说明建议看前言中的博客内容。手机上不能使用该功能成功的问题依然存在。

智能驾驶 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068 更多项目《智能驾驶 车牌检测和识别》系列文章请参考： （1）智能驾驶 车牌检测和识别（一）《CCPD车牌数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704181 （2）智能驾驶 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068 （3）智能驾驶 车牌检测和识别（三）《CRNN和LPRNet实现车牌识别（含车牌识别数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209 （4）智能驾驶 车牌检测和识别（四）《Android实现车牌检测和识别（可实时车牌识别）》：https://blog.c

浙大图像处理课程课件，图像的匹配与识别相关知识

python使用opencv识别图片中的矩形，阔以识别交叉矩形，并进行分割