SparseRepresentationorCollaborativeRepresentation:WhichHelpsFaceRecognitionICCV2011最新的文章，论述了稀疏表示和协同编码对人脸辨认的作用，代码详细。
2022/9/6 18:03:46
3.15MB
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ORL人脸数据集一共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。
此数据集下包含40个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。
所有的图像是以PGM格式存储，灰度图，图像大小宽度为92，高度为112。
对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情（睁眼/闭眼，浅笑/不浅笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）环境下采集的。
所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的，拍摄的是正脸（有些带有略微的侧偏）。
每个目录分别命名为sx，其中x表示受试者编号（在1到40之间）。
在每一个目录所选受试者的10
此数据集下包含40个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。
所有的图像是以PGM格式存储，灰度图，图像大小宽度为92，高度为112。
对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情（睁眼/闭眼，浅笑/不浅笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）环境下采集的。
所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的，拍摄的是正脸（有些带有略微的侧偏）。
每个目录分别命名为sx，其中x表示受试者编号（在1到40之间）。
在每一个目录所选受试者的10
2022/9/6 18:03:45
9.2MB
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（需求配置好opencv）支持多目标检测，人脸识别
2022/9/6 6:23:35
7.08MB
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（需求配置好opencv）支持多目标检测，人脸识别
2022/9/6 6:23:35
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针对智能视频监控告警功能进行研究，通过OpenCV、C++及相关算法来更无效地进行图像识别，达到智能捕获可疑异常情况及告警功能。
该系统包括图像采集模块，图像预处理模块，运动检测模块，人脸检测，人脸识别模块，短信模块等。
通过对以上模块的研究与实验，达到了设计要求。
该系统包括图像采集模块，图像预处理模块，运动检测模块，人脸检测，人脸识别模块，短信模块等。
通过对以上模块的研究与实验，达到了设计要求。
2022/9/5 20:16:57
855KB
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这个小工具用于在裁剪图像部分区域时记录坐标。
相信誉AdaBoost算法进行人脸检测的同志们一定对于一开始收集、裁剪物体样本的过程记忆犹新，那是一个纯体力活儿。
有了这个小工具，可以极大的加快进程。
不搞目标识别的同志们也可以来试试，很好玩的！用鼠标在图上圈定区域，按空格可记录坐标，按回车处理下一图。
相信誉AdaBoost算法进行人脸检测的同志们一定对于一开始收集、裁剪物体样本的过程记忆犹新，那是一个纯体力活儿。
有了这个小工具，可以极大的加快进程。
不搞目标识别的同志们也可以来试试，很好玩的！用鼠标在图上圈定区域，按空格可记录坐标，按回车处理下一图。
2022/9/5 11:53:22
1.01MB
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人脸图像数据集olivetti_py3.pkz，该数据集一共有400张人脸图片，每张图片的巨细是：64x64，每张图片作为一个样本，一共有400个样本，每个样本的特征维度是：64x64=4096；
400张图片一共包含40个不同的人，每个人有10张人脸图片
400张图片一共包含40个不同的人，每个人有10张人脸图片
2022/9/5 11:23:01
1.34MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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