C++ tesseract 基于vs2015编译通过

1.多张图片循环渲染后预览、保存、识别带参数二维码 wxml页面 js页面 Page({ data: { imgalist: [‘http://sz800800.cn/video/test.png','http://huoche.7234.cn/images/jb51/3ar1bhyvj1n.

摘要：为了识别两路频谱混叠语音信号，多采用盲信号分离的方法。但是该方法在工程实践中实现较困难。因此给出了一种利用盲源信号分离的原理及特点的实现方法，具体说明了用FastICA算法在ADSP_BF533平台上实现盲源信号

如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005 TODO(需要开发的功能) 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 Paper和FaceNet 反欺诈功能，根据光线，质地等人脸特性来防止照片攻击，视频攻击，回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。 3D人脸反欺诈。 mobile移植，根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。 Tensor RT移植，高并发。 Docker支持，gpu版 安装 DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境

基于特征降维的语音情感识别 MATLAB PCA

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

c#人脸识别，人脸特征提取实例运行程序，进行人脸关键部位截取，并进行人脸对比

源码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

朝鲜语字符识别 概述 该项目正在建立一个模型，以使用VGG-19和Inception V3模型识别2,350个手写的韩文标签。 超过2,000,000个手写字符图像用于训练模型。 入门 安装python库。 （请参阅requirements.txt）pip install -r requirements.txt 下载日期集您可以在许可下下载数据集。 在此代码中使用了PyTorch。 我们可以使用TensorBoard在PyTorch中进行可视化。 有关更多信息，请访问 。 这个怎么运作 预处理图像 当模型需要一致的输入大小时，图像的分辨率会有所不同。 我们需要消除图像中的噪点并裁剪图像。 有四个步骤对图像进行预处理，以将其输入到模型中。 使用中值滤镜消除图像中的噪点 在[0,1]范围内归一化图像像素 裁剪图像 将VGG-19的图像大小调整为224 x 224，对于Inception

在这个项目中，我将对15个场景数据库（Bedroom、Coast、Forest、Highway、Industrial、InsideCity、Kitchen、LivingRoom、Mountain、Office、OpenCountry、Store、Street、Suburb、TallBuilding）进行训练和测试，借助HOG特征提取构建词袋模型，并利用集成学习分类器实现场景识别。 最邻近分类器：准确率（55.0%） 随机森林分类器：准确率（69.1%） 直方图梯度提升分类器：准确率（72.1%） 线性支持向量机分类器：准确率（72.7%） Ours：准确率（74.2%）