表情识别数据集，共有7种表情，分别对应于数字标签0-6，具体表情对应的标签和中英文如下：0 anger 生气； 1 disgust 厌恶； 2 fear 恐惧； 3 happy 开心； 4 sad 伤心；5 surprised 惊讶； 6 normal 中性。

EAST（Efficient and Accuracy Scene Text） 在使用 GPU 在实时视频流中实现文本检测之前，首先对在 CPU 上运行 EAST 检测模型与 GPU 运行多少加速进行基准测试。 在没有 GPU 的情况下测量 EAST 文本检测 FPS 吞吐率（即在 CPU 上运行）： # python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb # GPU 下测量 EAST 文本检测 FPS 吞吐率（即在 GPU 上运行）: # python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb --use-gpu 1

基于CNN训练的一套 "端到端" 的验证码识别模型，使用深度学习+训练数据+大量计算力，纯数字识别率高达 99.99%，数字+字母识别率 96%

意图识别.zip

dtw 代码matlab 工作组 3D骨架动作识别的matlab代码 [用于基于骨架的动作识别的时空加权姿势运动特征] 作者：丁重阳和李凯（）。 我们最近基于 Raviteja Vemulapalli 的工作在 3D 动作识别方面的工作： Raviteja Vemulapalli、Felipe Arrate 和 Rama Chellappa，“通过将 3D 人体骨骼表示为谎言群中的点来进行人体动作识别”，CVPR，2014 年。 如果您要使用它，请引用它。 该代码由 Raviteja Vemulapalli 实现并由我们开发，主要用于比较一些不同的特征提取方法的性能，例如关节位置、关节角度、李群和 STWP（我们提出的，结果证明是一种更好的方法）和其他人）。 此代码已在 Matlab R2017a 中实现，并在 Linux (ubuntu) 和 Windows 7 中进行了测试。 实验设置： 跨学科 - 一半的科目用于训练，剩下的一半用于测试。 结果平均超过 10 个不同的训练和测试科目组合。 数据集 我们为所有支持的数据集提供预先计算的骨架序列： 跑步 matlab 文件“run.m

Gabor卷积神经网络实现非接触掌纹识别

Labview机器视觉-USB摄像头识别二维码-完整程序。基于NI-VISION的视觉识别，需要安装好对应的扩展。使用USB摄像头，在程序中实时识别和解码二维码。使用程序前注意先阅读read me.txt文件，选择好摄像头编号，便可在前面板中实时识别二维码。如果想要了解代码中每个vi的作用，可以在我的博客主页搜索《【Labview机器视觉】- USB摄像头识别和解码二维码 - 学习记录》该文章并学习，感谢您的支持和鼓励！

将含有条形码信息的图片读入到MATLAB中，这个图片将以矩阵的形式存储在MATLAB中。就能通过对矩阵的运算来实现对图片的处理。由于条形码一般都是黑白的，这样我们的第一步就是要把图片行二值化处理，用于去除那些不需要的细节。然后就要确定条形码所在的位置。找到条形码准确位置后。就要对条形码信息提取，然后在按照比例将提取到的条形码信息转换成标准模块组成的条形码。最后通过相应的译码得到条形码中的数字，判别是否正确后输出，这样就完成了条形码识别的整个过程。

MATLAB车牌出入库计时计费系统（库内免费停车，库外按时收费，车牌查询，车位计算，带GUI界面）（GUI构架）

有完整的代码程序，有语音，高斯混合模型的说话人识别