幽默是一种特殊的语言表达方式，在日常生活中扮演着化解尴尬、活跃气氛、促进交流的重要角色。而幽默计算是近年来自然语言处理领域的新兴热点之一，其主要研究如何基于计算机技术对幽默进行识别、分类与生成，具有重要的理论和应用价值。 本资源是基于基于bert的幽默识别模型，请结合我的博客使用！

使用MTCNN进行人脸识别，FaceNet进行特征提取的人脸识别系统源码 本项目为一个完整的人脸识别系统，该系统提供了如下功能：人脸识别、人脸特征提取、人脸对比

传统的图像识别问题为经典的特征提取和模式匹配问题，共分为两个方面图像识别 和特征匹配。本文首先对图像识别问题进行了分析和总结，选取了以 Python 语言的 PTL 库作为图像识别的基本架构，其基本思路为讲图片预处理，包括图像分割、字符提取等。 字符识别本质为一个模式匹配问题，采用神经网络具有较好准确度，但是神经网络 具有训练时间长，容易陷入局部次优的缺陷。针对这一个问题，采用以卷积神经网络， 以卷积作为度量标准，进一步提升神经网络的反馈性能。 论文以 LeNet5 为卷积神经网络的基本工具集，针对设计和开发数字图像识别系统 系统实现所需要的技术方法需要进行全面的分析和掌握。

最近在学人脸识别，需要用到ORL人脸库，分享一下学习资源。 摘要必须大于50个字

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提出了一种改进的模板匹配方法. 该方法是在传统的模板匹配方法的基础上, 通过对字符特征区域的扩大和 加强注意设计了一种改进的模板, 以达到更有效的匹配结果. 将该方法应用于沪宁高速公路收费口处实拍的车牌图像 库中, 其平均识别率达到 97 . 1%. 实验结果表明本文所提出的改进的模板匹配方法具有较高的识别率和鲁棒性

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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

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