生物识别是一种根据人体自身的生理特征（如指纹、脸像、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来识别身份的技术。
近年来，随着模式识别、图像处理和信息传感等技术的不断发展，生物识别显示出更为广阔的应用前景。
众所周知，其他的生物测定方法如指纹、声音和虹膜等，由于要求被测定者的主动配合参与，才能达到识别的目的，而人脸识别却不受这种限制，因此人脸识别正在成为当前人们关注和投入较大研究力量的重点。
学习目标：（1）学习和掌握MATLAB人脸检测算法；
（2）学习和掌握MATLAB编程实现人脸图像分割；
（3）学习和掌握不同颜色空间下的人脸图像分割等
近年来，随着模式识别、图像处理和信息传感等技术的不断发展，生物识别显示出更为广阔的应用前景。
众所周知，其他的生物测定方法如指纹、声音和虹膜等，由于要求被测定者的主动配合参与，才能达到识别的目的，而人脸识别却不受这种限制，因此人脸识别正在成为当前人们关注和投入较大研究力量的重点。
学习目标：（1）学习和掌握MATLAB人脸检测算法；
（2）学习和掌握MATLAB编程实现人脸图像分割；
（3）学习和掌握不同颜色空间下的人脸图像分割等
2023/11/14 0:35:29
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#face人脸考勤，人脸考勤是采用当今国际科技领域高精技术——人脸识别技术（融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体），利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征模板。
当已登记的人员从人脸识别机前走过，它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。
而且，它还有拥有图像更新功能，若将正采取的图像作为第一人脸，存储的为第二人脸，如果第一人脸图像与第二人脸图像相一致，人脸识别考勤机将自动储存第一人脸图像来更新该第二人脸图像。
该法可保持用户脸部图像的更新，降低了脸部外形改变对识别的影响，增加了识别的准确率。
当已登记的人员从人脸识别机前走过，它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。
而且，它还有拥有图像更新功能，若将正采取的图像作为第一人脸，存储的为第二人脸，如果第一人脸图像与第二人脸图像相一致，人脸识别考勤机将自动储存第一人脸图像来更新该第二人脸图像。
该法可保持用户脸部图像的更新，降低了脸部外形改变对识别的影响，增加了识别的准确率。
2023/10/12 23:34:38
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人脸检测模型：PadddleHub已经提供的预训练模型(pyramidbox_lite_mobile_mask/pyramidbox_lite_server_mask) 链接:[link](https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/maskdetect).切割人脸图像：1.使用OpenCV直接对人脸图像按比例进行切割。
2.使用人脸关键点检测，按点位进行切割.链接：[link](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist?filter=en_category&value=ImageClassification)O
2.使用人脸关键点检测，按点位进行切割.链接：[link](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist?filter=en_category&value=ImageClassification)O
2023/9/10 2:29:40
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基于Gabor+PCA+SVM的性别识别(1)提取的人脸图像，运用Gabor提取特征，PCA降维，最后运用SVM训练一个性别分类器
2023/7/31 2:21:44
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第一篇 底子学识第1章 图像/视频底子学识第2章 图像缩放第3章 图像品质增强底子本领第4章 超分说率规复本领第二篇 基于重修的超分说率规复第5章 基于重修的图像超分说率规复本领概述第6章 凸集投影以及最大后验概率估量第7章 基于mrf模子的map图像超分说率规复第8章 基于梯度矢量流解放的图像超分说率规复第9章 基于货物的监控视频超分说率规复第10章 基于权值矩阵的超分说率盲规复第11章 基于小波变更域的超分说率规复第12章 基于单帧高分说率图像的视频序列超分说率规复第三篇 基于学习的超分说率规复第13章 基于学习的超分说率规复本领概述第14章 基于示例学习的超分说率规复算法第15章 基于多类料想器学习的超分说率规复第16章 基于学习的人脸图像超分说率规复第四篇 高动态规模展现第17章 高动态规模图像可视化本领概述第18章 基于自顺应细节增强的高动态规模图像可视化第五篇 超分说率规复本领的阻滞趋向第19章 超分说率规复本领的阻滞趋向
2023/5/3 9:58:06
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本文从图像部份代数特色的主成份阐发（PCA）算法入手，介绍了“特色脸”算法的底子原理以及实现进程，并用MATLAB模拟仿真了繁多PCA算法。
同时，经由识别不合特色的待测人脸图像来约莫的验证、阐发了该识别算法的成果。
同时，经由识别不合特色的待测人脸图像来约莫的验证、阐发了该识别算法的成果。
2023/4/23 8:41:51
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fer2013是kaggle的竞赛的数据集，我已经把csv文件转换为了jpg格式，是48*48的灰度图像。
总共有7类感情，可用有35887张图像。
这里是部份人脸情绪图像，残缺情绪数据量较大，能够联系我患上到。
总共有7类感情，可用有35887张图像。
这里是部份人脸情绪图像，残缺情绪数据量较大，能够联系我患上到。
2023/4/7 6:42:12
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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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