Python3项目开发的22套源代码资源，这里是其中的智能停车场车牌识别计费系统Python源代码，内部含有智能停车场车牌识别计费系统的程序使用说明哦！

基于Python卷积神经网络的动物识别系统源码，动物检测系统源码，宠物识别系统源码

一个labview小程序用来实现语音播报与识别

为了使说话人识别系统在语音较短和存在噪声的环境下也具有较高的识别率, 基于矢量量化识别算法, 对提取的特征参数进行研究。把小波变换与美尔频率倒谱系数(MFCC )的提取相结合, 并将改进后的特征与谱质心 特征进行了组合, 建立了一种美尔频率小波变换系数+ 谱质心(MFWTC+ SC) 的新的组合特征参数。经实验表明, 该 组合特征可以有效地提高说话人识别系统的性能。

Official source code of "Batch DropBlock Network for Person Re-identification and Beyond" (ICCV 2019) 重识别问题的难点主要在于姿态的多变，随机遮挡等会降低模型的精度，抽取局部关注点信息，随机的去除batch中输入feature map的相同区域。然后将两个分支的输出concat，这种方式不但能够应用到重学习中也能够应用到其他场景。

老外搞的一个人脸识别的东东 很不错的哦，老外有时不得不让人佩服

针对图像中相似冗余背景造成的显著目标识别的干扰问题，提出了一种基于超像素的冗余信息抑制的显著目标检测方法。首先,引入超像素的概念，利用超像素优化的空间特征分割图像，获取图像的相似区域；其次,为消除像素间的相关性，计算超像素的香农熵来表示图像的像素信息，并据此建立图像的信息图，最后,为了更有效地去除图像中的相似信息，利用自相似性抑制方法克服冗余信息，建立高效的图像显著图。最后的仿真结果表明, 所提算法与传统方法相比，不仅可以准确识别显著目标，而且可以更有效地抑制背景中的冗余信息。

--Tensorflow+SSD+Yolo（目标检测）文章8.YOLO_v3训练过程 该资源是本篇文章的操作步骤以及参考帖子的截图，以防参考帖子失效。

基于Matlab语言的人脸识别考勤系统（可摄像头，记录打卡信息，GUI界面）（项目案例、架构）

人脸表情会受到姿势、物体遮挡、光照变化以及人种性别年龄等因素的影响,需要卷积神经网络更有效准确地学习特征。AlexNet在表情识别中准确率不高,对输入图像尺寸有限制,针对这些问题,提出了改进AlexNet网络的人脸表情识别算法。在AlexNet网络中引入多尺度卷积更加适用于小尺寸的表情图像,提取出不同尺度的特征信息,并在把多个低层次特征信息在向下传递的同时与高层次特征信息进行跨连接特征融合,从而可以更加完整准确地反映图像信息,构造出更准确的分类器。跨连接会产生参数爆炸,导致网络训练困难,影响识别效果,因此利用全局平均池化对低层次特征信息进行降维,可减少跨连接产生的参数和过拟合现象。本文算法在CK+、JAFFE数据库上的准确率分别为94.25%和93.02%。