kaggle2018年人脸识别数据集，一共22张彩色人脸图，包括10位志愿者，包括不同光照变化、头部姿态。

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研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.

南开大学数字图像处理方面的精品研究！！！附有长达几十页的文档和调试通过的完整程序。
执行exe程序后，自动打开摄像头，手拿目标物体在视野中经过，便可跟踪并识别，借此控制鼠标在屏幕上的移动，达到用手指悬空玩电脑游戏的目的。
作者呕心沥血完成该设计，毕设论文水平。
技术方面，使用了camshift技术进行运动物体的跟踪与识别，使得跟踪非常流畅。
实现方面，基于VC6.0+MFC，使用了OpenCV库。

智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别

1、读取录音，2、端点检测，3、分割信号，4、识别号码，5、重复3-4，直到识别完毕，6、输出信号。
内有所需函数和代码。

由于目前的嵌入式处理速度与PC相比还有一段差距，对于复杂的图像处理略显乏力，所以统筹两者优点，设计实现了一种高效的远程视频实时人脸识别系统。
设计采用嵌入式ARM作为开发平台，并接入摄像头和无线网卡来实现前端部分视频的采集和传输。
PC作为接收端，并配置开源的视觉处理工具OpenCV实现人脸识别和达到视频监控的目的。
通过两者的结合既利用嵌入式优势，也获得了PC的处理速度，而且由于网络化，所以对监控的环境，距离等可以随意的调整，对工业要求或特定场合有一定的借鉴作用。

描述了语音识别中关于WFST解码的细节，重点介绍了什么是WFST，两个WFST图如何组合在一起，WFST的确定化和最小化的含义，同时也说明了如何在WFST上进行维特比搜素。

googlecodemfccc语言实现。
MIT开源协议。
语音识别可用。

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。