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的时代到来!人
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识别门禁模拟系统设计-电路方案
实现人
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识别的方法和途径很多,不过OpenCV 作为开源的计算机视觉软件包,在人
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识别方面相比其他方法更为简单些,在这里我们采用OpenCV相关库数,并Python编程语言下和TigerBoard开发板来实现简单人
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识别。方法详见附件内容。 人
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识别门禁系统设计原理: 简单利用TigerBoard开发板模拟下人
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检测门禁系统,以继电器开关来代替门禁上电磁锁的开关。 人
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识别门禁系统硬件要求: 1.TigerBoar开发板 2. USB免驱摄像头 3. 继电器 4. 杜邦线若干 5. LED灯 人
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识别门禁系统软件要求: 1. Python环境 2. RPI.GPIO库 3. opencv2.4.9及相关依赖包 4. simpleCV函数库 人
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识别门禁系统开发环境: 1.Gobian 代码详见附件内容。 运行效果图: 摄像头水平,未检测到本人
脸
部,33pin低电平,所以灯未亮
2024-06-01 15:15:33
490KB
人脸识别
人脸识别源码
人脸识别程序
1
SeetaFace6 人
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识别Windows版本,可以直接调用
基于中科视拓的Seetaface6编译 编译环境 Windows 10 22H2 + VS 2019 + Cmake + VC++14(运行的时候需要电脑里需要有VC++14的库) 编译了完整的官方原版功能: "人
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检测"、"5点特征点"、"68点特征点"、"活体检测"、"五官遮挡检测"、"年龄检测"、"性别检测"、"口罩检测"、"眼睛开闭检测"、"清晰度评估"、"明亮度评估"、"分辨率评估"、"姿态评估"、"人
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完整性评估"、"人
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跟踪"、"人
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识别" 编译了CPU和GPU两个版本。可以直接离线使用 Windows 10系统下可正常调用。 GPU版本是基于CUDA12编译的。安培架构之前的显卡可以使用。也就是30系显卡之前的显卡。 Github源码:https://github.com/SeetaFace6Open/index 官方文档:https://github.com/seetafaceengine/SeetaFaceTutorial 另外需要正常使用还需要下载官方的模型,总计14个模型。 https://pan.baidu.com/share/in
2024-05-30 17:55:44
444.86MB
windows
seetaface6
人脸识别
人脸检测
1
LiveSpeechPortrait是一个人
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表情识别的技术,它可以通过分析人
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的表情和动作,来判断人的情绪状态和心理特征
LiveSpeechPortrait是一种基于人
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表情识别的技术,它可以通过分析人
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的表情和动作,来判断人的情绪状态和心理特征。这项技术利用计算机视觉和机器学习的方法,对人
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图像进行处理和分析,从而准确地识别人的情感状态,包括喜怒哀乐、惊讶、厌恶等。通过对人的表情进行识别和分析,LiveSpeechPortrait可以帮助我们更好地理解人的情感反应和心理状态。 LiveSpeechPortrait的应用领域非常广泛。在情感识别方面,它可以应用于人机交互和情感计算领域,例如智能助理、虚拟现实和增强现实等技术中,通过识别用户的情绪状态,提供更加智能和个性化的服务。在用户体验研究方面,LiveSpeechPortrait可以帮助企业和研究机构了解消费者对产品和服务的真实反应,从而改进产品设计和市场营销策略。 此外,LiveSpeechPortrait还可以应用于市场调研和广告评估。通过分析人们对广告的表情反应,可以评估广告的效果和吸引力,为广告主提供更加精准的广告投放策略。在医疗领域,LiveSpeechPortrait也可以用于情绪识别和心理健康评估,帮助医生更好地了解患者的情感状态。
2024-05-29 12:12:51
65.02MB
人工智能
机器学习
1
RBF网络和贝叶斯分类器融合的人
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识别方法设计
引言 本文基于人
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图像分块和奇异值压缩,进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人
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图像本身的灰度分布描述为矩阵,其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质,进行各种代数和矩阵变换后提取的代数特征是人
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的表征。由于整体图像的奇异值向量反映的是图像整体的统计特征,对细节的描述还不够深入,本文模拟人类识别人
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的模式,在图像分块和加权的基础上,突出待识别人
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的骨骼特征,近似于人类在识别人
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时自动剔除同一人
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的变化部位的差异能力 径向基函数(RBF)网络是一种性能良好的前馈型三层神经网络,具有全局逼近性质和逼近性能,训练方法快速易行,RBF 函数还具
2024-05-26 14:50:25
295KB
1
LFW人
脸
识别公开库3
Labeled Faces in the Wild,官网下载,比较大173M,分成四份,共13,233幅图像,其中5749个人,其中1680人有两幅及以上的图像,4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。
2024-05-20 15:55:52
50MB
人脸识别
1
人
脸
识别领域经典数据集LFW数据集
人
脸
识别领域经典数据集LFW数据集,包含13234张人
脸
图像
2024-05-20 15:47:19
31.54MB
数据集
1
人
脸
检测和表情识别以及qt gui
这个基于深度学习的人
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实时表情识别项目是一个集成了TensorFlow、OpenCV和PyQt5等技术的创新性应用。通过结合这些先进的工具和框架,项目实现了对五种主要表情(愤怒、高兴、中性、悲伤、惊讶)的实时识别,为用户提供了一种全新的交互体验。 在这个项目中,TensorFlow作为深度学习框架发挥了重要作用,通过训练深度神经网络模型来识别人
脸
表情。OpenCV则负责处理图像数据的输入和输出,实现了对摄像头采集的实时视频流进行处理和分析。而PyQt5作为用户界面库,为项目提供了友好的图形用户界面,使用户能够方便地与系统进行交互。 通过这个项目,用户可以在实时视频流中看到自己的表情被准确地识别出来,无论是愤怒、高兴、中性、悲伤还是惊讶,系统都能给予及时的反馈。这不仅为用户提供了一种有趣的玩法,也具有一定的实用性。例如,可以将这个系统集成到智能监控系统中,实时监测员工或学生的情绪状态,及时发现异常情况。 由于该项目在Python 3.7下进行了充分测试,因此具有较高的稳定性和可靠性。同时,项目采用了模块化设计和易部署性的原则,使得用户可以轻松地部署和运行这个系统。
2024-05-12 21:00:12
13.37MB
人脸检测
表情识别
1
AnimalFace数据集
AnimalFace数据集
2024-05-11 17:11:16
73.92MB
人脸识别
1
自动人
脸
识别 掌握主成分分析PCA算法
实验内容: 1)下载人
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识别数据库; 2)测试主成分分析PCA算法分类精度; 3)编写、运行程序并查看结果; 4)调节参数主成分分析PCA算法相关参数,分析其对模型效果的影响。
2024-05-10 21:28:06
750KB
机器学习
1
Python实现LDA和KNN人
脸
识别
机器学习人
脸
识别简单项目,有数据集,可运行代码,说明文档
2024-05-07 18:56:17
11.74MB
python
机器学习
人脸识别
1
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