本程序中，利用了LBP特征对人脸特征进行提取，并且利用SVM对提取的人脸特征进行训练和识别，其中，所用的图像处理库为OpenCV2.4.9版本；
通过对人脸库中的标准标本进行测试，算法识别率高达95%以上；
通过对人脸库中的标准标本进行测试，算法识别率高达95%以上；
2023/6/1 1:06:17
11.96MB
1
采用PCA进行人脸特征脸的提取，基于osu-svm进行分类，采用的数据集是ORL人脸库，识别正确率可达93%。
资源包括代码，osu-svm工具箱，orl人脸库、实验保存的数据以及对程序的详细阐明，值得刚开始做人脸识别的看看！
资源包括代码，osu-svm工具箱，orl人脸库、实验保存的数据以及对程序的详细阐明，值得刚开始做人脸识别的看看！
2018/5/1 2:40:47
5.23MB
1
博客地址：https://blog.csdn.net/wen_fei/article/details/80261047人脸识别源代码，包括使用opencv、dlib和cnn实现的人脸检测、opencv实现的人脸对齐以及vgg-face的人脸特征提取等，最后余弦函数计算类似度，并提供flask部署代码，可以放在服务器上远程调用
2021/6/19 17:40:45
9KB
1
一个基于静态图像的人脸识别零碎。
该零碎包括人脸图像的采集、图像预处理、人脸检测定位、人脸特征提取和识别几个部分支持向量机进行分类识别
该零碎包括人脸图像的采集、图像预处理、人脸检测定位、人脸特征提取和识别几个部分支持向量机进行分类识别
2019/4/7 21:40:05
24.69MB
1
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
15KB