该系统能较好地进行语音的识别，同时，基于矢量量化技术（ＶＱ）的语音识别系统具有分类准确，存储数据少，实时响应速度快。

Android提供了两种人脸识别的功能：1.软件识别，支持静态和动态识别，比较消耗计算资源，处理速度慢，但是可以在绝大多数的手机上使用。
2.硬件识别，仅支持动态识别，识别速度快，1秒可以识别10次左右，但是不是所有的Android设备都支持硬件识别。

基于OPENCV插件下的人脸关键位置检测的通用数据模板,可用于人脸识别学习,自己网上下载的OPENCV插件没有这个文件导致报错,所以上传这个文件解决和我遇到同样问题的新手开发者

HTK嵌入式ARM移植步骤，我已经在ARM11及ARM9上实现了语音识别，不过ARM9的语音时间相当让人心寒。
资源分高了？呵呵，是有些高了，不过是自己个人移植的一些记录，全原创的了，当然要价高些了。
哈哈

考察产生式系统我知道在搜索引擎的茫茫大海中，你能看见我的这篇文章不是缘分，而是你要交作业了拿代码去“学习”之前，至少点个赞吧代码没写GUI，因为不喜欢这玩意，直接在终端中进行人机交互。
使用代码之前，请根据自身情况对字符编码、文件路径进行修改代码写的很烂，以后有能力了再把算法加进去优化代码吧第一问先根据题图，创建规则库（使用了一个文本文件）if有毛发then哺乳动物if有乳then哺乳动物if吃肉then食肉动物if有犬齿and有爪and眼向前方then食肉动物if哺乳动物and有蹄then有蹄类if哺乳动物and反刍动

基于贝叶斯分类的中文垃圾信息分类识别核心核心代码，可直接运行的源程序。
publicvoidloadTrainingDataChinies(FiletrainingDataFile,StringinfoType){//加载中文分词其NLPIR.init("lib");//System.out.println(trainingDataFile.isFile()+"==============");//尝试加载学习数据文件try{//针对学习数据文件构建缓存的字符流，利用其可以采用行的方式读取学习数据BufferedReaderfileReader=newBufferedReader(newFileReader(trainingDataFile));//定义按照行的方式读取学习数据的临时变量Stringdata="";//循环读取学习文件中的数据while((data=fileReader.readLine())!=null){//System.out.println("*****************************");//System.out.println(data+"000000000000000000000");//按照格式分割字符串，将会分割成两部分，第一部分为ham或spam,用于说明本行数据是有效消息还是垃圾消息，第二部分为消息体本身//String[]datas=data.split(":");//对消息体本身进行简单分词（本学习数据均为英文数据，因此可以利用空格进行自然分词，但是直接用空格分割还是有些简单粗暴，因为没有处理标点符号，大家可以对其进行扩展，先用正则表达式处理标点符号后再进行分词，也可以扩展加入中文的分词功能）//首先进行中文分词//System.out.println(datas[1]+"------------------------");//if(datas.length＞1){//System.out.println(datas.length);Stringtemp=NLPIR.paragraphProcess(data,0);//System.out.println(temp);String[]words=temp.split("");

orl人脸数据库，由40个人，每个人10张图像组成，为人脸识别标准的数据库之一，包含*.PGM和*.BMP两种图像格式

为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景，提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法，实现实时盲道场景识别。
首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子，并进行特征融合，然后训练新的盲道特征表示，用Softmax函数实现盲道场景识别。
实验中，对成都不同区域盲道周围障碍物采样，分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型，最后在实际应用场景，实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警，实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。

神经网络实现人脸识别的MATLAB代码，有图像文件

我个人认为最好用的话单分析软件，推荐给大家。
以下是网上得来的简介：中谦（七星）话单分析软件”（SevenStarSystem,简称“3S”）系列软件是在全国工作“信息化、情报化”的大背景下产生的，其实现话单分析从原始的单一表格化直接上升至集图形化、关系化、关联化、海量化等多种展示方式于一身的可视化展示方式，并且包含了适用于内网网络版、互联网单机版及安卓手机版等多种应用场境下使用，极大地提高办案人员的工作效率。
现代生活的通讯资讯日渐发达，移动成了人们生活必不可少的工具，多数犯罪分子在作案的预谋、作案过程中都不同程度使用了移动，通话清单的分析为我们的侦查破案提供了排查嫌疑人的条件。
但是从成千上万条的数字数据中分析出嫌疑人的生活、活动轨迹、人等情况，却不是人力所不能及的。
“七星话单分析”软件，可以对涉案的移动、联通、电信CDMA三类号码的实时通话清单进行最深层次的分析，内容涵盖了通话次数时长分析、活动轨迹分析、相互通话分析、共同人分析、居住地分析、同路人分析、出现或消失号码分析等，并独创了话单24小时时段通话折线统计图，使得通话规律情况以非常直观的方式表示出来。
在相互通话分析、共同人分析、出现或消失号码分析中，均以直观的图形方式将通话关系表现出来，使人一目了然，当然还有许多小的、人性化的功能，比如指定时间段功能、不同界面上的搜索功能、对方通话所在地功能等。
一直以来在话单分析中的基站位置数据识别是个大难题，在“七星话单分析”软件中增加了移动、联通通话基站地图定位功能模块，在分析居住地中增加了地图分析功能，直接在地图上可以分析查看嫌疑人的位置，为确定及抓捕嫌疑人提供较为充足的条件，在活动轨迹模块中，增加了单轨迹、多轨迹的电子地图显示功能，更有设计完好的单、多轨迹图表统计功能，最大限度地将分析对象的活动轨迹明了展现在分析人员面前，为办案人员提供最客观、最直接的参考信息。
完美的解决了话单分析中基站位置数据识别的难题。
办案人员只要通过简单的操作，就可将通话清单中包含的各种信息一览无余，为侦查破案提供了客观的依据。
特点：1、便捷的话单导入功能2、直观的可视化图形界面3、强大的电子地图轨迹分析功能4、高效的分布式数据存储方式5、灵活的数据关联设计

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。