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%。

labview实训项目-------颜色识别

设计“行人识别及自动跟随”场景及实验方案，搭建测试场地，调研基于OpenCV的行人识别方法并编程实现，将算法部署至XQ4-Pro移动机器人平台，结合机器人操作系统，实现测试场景下的移动机器人行人识别及自动跟随

二阶梯度matlab代码UntrimmedNet用于动作识别和检测 我们提供了CVPR论文的代码和模型（）： UntrimmedNets for Weakly Supervised Action Recognition and Detection Limin Wang, Yuanjun Xiong, Dahua Lin, and Luc Van Gool in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 更新 2018年10月16日 释放仅在ActivityNet1.2数据集的训练集中训练的学习模型。 请注意，我们先前发布的ActivityNet模型是在train + val集合上训练的。 2017年9月19日在THUMOS14和ActivityNet1.2数据集上发布学习的模型。 2017年8月20日释放模型原型。 指导 UntrimmedNet的培训包括三个步骤： 步骤1 ：为每个未修剪的视频提取动作建议（或镜头边界）。 我们在ActivityNet（v1.2）上的data/anet

基于模糊聚类对数字图形识别，谭军，，随着社会的不断发展，图形图像识别在现实生活中众多领域中参用的越来越广泛，在图形图像识别中最重要的环节就是对图形图像识别的

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PP-OCRv3进行手写文字识别优化，用于学术研究。

基于MATLAB的模板匹配车牌识别系统。含界面GUI。完美运行。流程是：读取车牌，灰度，二值化，边缘检测，车牌定位，字符切割，车牌识别。每个步骤都非常详细的注释。

(3条消息) 基于深度学习的自动车牌识别(详细步骤+源码)_Color Space的博客-CSDN博客_基于深度学习车牌识别.html