为满足复杂环境下目标敌我属性识别能力,提出了一种基于模糊神经网络(FNN :Fuzzy Neural Net- works)和证据理论的新敌我识别方法。该方法利用模糊神经网络和证据理论信息的处理能力,将敌我识别器(IFF :Identification Friend-or-Foe)、电子支援措施(ESM :Electronic Warfare Support Measure)、雷达及红外获取的信息融合,进行敌我识别。仿真结果表明,该方法的识别能力明显优于单一模糊神经网络分类器,识别率达0.994,同时具有

基于主成分分析的人脸识别，仅用于学习交流，请勿用于商业用途和其他用途。如需用于非学习交流用途，请先私信联系我。

OpenCV for Unity是一个Unity的资产插件，于2020年1月17日更新升级，可用于在Unity中使用人脸识别等技术，捕捉非常强悍。

如果运行不通，可尝试不直接点击“运行”，而是点击“运行并前进”按钮。 这个MATLAB函数将灰度图像I中的强度值映射到J中的新值，使得1%的数据在I的低强度和高强度下饱和。对图像f中任意像素的灰度值x进行变换，得到图像f 中对应像素的灰度值XF。 具体的算法步骤如下： i. Set adjustment linearity value; ii. Read in the image to be processed and assign it to I; iii. Assign image data to R. Change the original image into a monochrome image and keep the red color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns R1; iv. Assign image data to G. Change the original image into a monochrome image and keep the green color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns G1; v. Assign image data to B. Change the original image into a monochrome image and keep the blue color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns B1; vi. Get RGB image after transformation; vii. Draw R, R1, G, G1, B, B1 images and observe the results of linear gray-scale transformation. 结果一般。 版权声明：本文为CSDN博主「灵泉matlab」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_31434537/article/details/104562388

图形用户界面功能选择图像读取输入图像将选定的图像添加到数据库输入图像被添加到数据库中，并将用于训练。 一个整数 ID 是必需的。 ID 是一个累进整数手。 数据库信息显示有关数据库中存在的图像的信息。 手形识别手匹配。 选择的输入图像与所有手部图像进行比较存在于数据库中。 删除数据库从当前目录中删除数据库。

Faceswap 一个利用深度学习识别和交换图片与视频中脸部的工具

通过windows PC机外接USB摄像头识别魔方颜色序列。并完成求解串口发送至STM32下位机 使用kociemba完成求解 opencv-python完成识别

在纽约市餐厅检查中识别和分析模式 一个检查纽约市五个行政区的餐馆健康检查结果数据集的项目。 我生成了各种数据的EDA可视化，并进行了统计假设检验，将餐馆等级与当地社区的财富联系起来。 我还使用Python中的地理绘图库来创建数据的色谱和热图。 数据源 纽约市卫生局提供的有关该市所有餐厅的每个健康检查结果的官方数据集。 Python包uszipcode用于收集纽约市中位数收入数据 背景资料 2019年，纽约的餐饮业包括24,000家餐厅和317,000个工作岗位-这两个数字均创历史新高。 此外，在过去十年中，餐饮业的增长率是整个城市企业增长率的两倍。 2020年的大流行以及其他许多方面极大地改变了纽约市餐饮业的规模。 该项目将仅查看完整的2017-2019日历年中的数据。 卫生部定期对这些场所中的每个场所进行健康检查，并为发现的每种卫生违规行为提供一定的分数： “ A”级：0-13分

16bit 16k采样。自己java 写过websocket测试过，调用百度的语音接口，是可以使用的。

nity 最新的人脸识别插件 Dlib FaceLandmark Detector 1.2.8 需要Unity 5.6.6或更高版 支持 iOS、Android、Windows10 UWP、WebGL、Win＆Mac＆Linux 您可以在Texture2D，WebCamTexture和“图像”字节数组中检测正面人脸和脸部界标（68点，17点，6点） 内有各种实例方便学习