FPGA流水线操作实现图像连通域处理标记位置，由于该方法进行的是并行流水线处理，即对图像扫描一遍就可完成对所有连通区域的识别，因此识别每个连通区域的延时都是固定的，并不会因为图像中连通区域多，延时就增加。
该延时也很小，约扫描十几行图像的时间。
该延时也很小，约扫描十几行图像的时间。
2024/1/29 10:53:12
1.6MB
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此程序包含经典PCA以及2DPCA算法的MATLAB程序，以及在ORL人脸数据库中的人脸识别应用，分类识别算法采用的是SVM。
PCA最高识别率为85%2DPCA为91%程序中涉及到一些图片路径的修改，请注意自己修改。
部分重要程序有xxx以及TDxxx两份，分别对应于PCA以及2DPCA程序的使用。
主要识别能力有：单张人脸的类别的识别，全体人脸的识别率的计算，单张人脸的图像近似重构。
特别注意：在test之前一定要先train一下哦：比如：TDtrain(40,5,5);TDtest
PCA最高识别率为85%2DPCA为91%程序中涉及到一些图片路径的修改，请注意自己修改。
部分重要程序有xxx以及TDxxx两份，分别对应于PCA以及2DPCA程序的使用。
主要识别能力有：单张人脸的类别的识别，全体人脸的识别率的计算，单张人脸的图像近似重构。
特别注意：在test之前一定要先train一下哦：比如：TDtrain(40,5,5);TDtest
2023/12/26 11:01:19
22.34MB
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这是我在做项目时，给下一届接手的人写的一个关于Eigen库的快速上手手册，主要是针对于项目的应用来写的。
当时使用Eigen库的目的是，将Matlab写的，LPCC和MFCC两种声音识别算法，十字形声阵列的MUSIC定位算法，和SVM分类器算法，转换成C++然后移植到到ARM处理器上（操作系统级上的并不是裸机）。
而使用Eigen库的原因就是，其能够在编译时进一步优化，而且只需导入头文件即可进行调用，而不像其他的一些库需要安装那么麻烦。
这篇使用说明是在2016年7月14日完成的。
下面就是关于Eigen矩阵库的使用说明。
当时使用Eigen库的目的是，将Matlab写的，LPCC和MFCC两种声音识别算法，十字形声阵列的MUSIC定位算法，和SVM分类器算法，转换成C++然后移植到到ARM处理器上（操作系统级上的并不是裸机）。
而使用Eigen库的原因就是，其能够在编译时进一步优化，而且只需导入头文件即可进行调用，而不像其他的一些库需要安装那么麻烦。
这篇使用说明是在2016年7月14日完成的。
下面就是关于Eigen矩阵库的使用说明。
2023/12/11 4:13:24
1.47MB
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本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。
其中除了SVM部分利用Matlab现有库，其余皆为自己编写的程序，由于预选框采用变尺度滑动，所以运行会比较慢，请谅解。
其中除了SVM部分利用Matlab现有库，其余皆为自己编写的程序，由于预选框采用变尺度滑动，所以运行会比较慢，请谅解。
2023/12/1 11:08:02
35.35MB
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作者：BERNTSCHIELE其是计算机视觉以及模式识别方面权威人士，本文重点总结HOG+SVM在分类识别方面的性能，并同其它算法如Adboost,Shapemodebased等都作为了比较，相信对于这方面技术比较感性趣的朋友读完此文之后，对于整个识别算法方面有一个比较全面的了解！
2023/11/11 7:07:05
2.66MB
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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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