matlab人脸识别率，带有需要的的图片，需要将图片放在D盘根目录下，并将起更名为ORL2即可！

实用语音识别基础--21世纪高等院校技术优秀教材ISBN:711803746作者:王炳锡屈丹彭煊出版社:国防工业出版社本书从语音识别的基本理论出发，以“从理论到实用”为主线，讲解了国际上最新、最前沿的语音识别领域的关键技术，从语料库建立、语音信号预处理、特征提取、特征变换、模型建立等方面详细介绍了语音识别系统建立的过程，并针对语音识别系统实用化的问题，给出了一些改善语音识别系统性能的关键技术，力求语音识别能走出实验室，向实用发展。
　　全书共分四个部分(17章)，第一部分介绍语音识别的基本理论；
第二部分介绍实用语音识别系统建立的过程；
第三部分列举了语音识别系统工程化所需的关键技术；
第四部分对语音识别的4个主要应用领域进行了详尽的、深入浅出的讲解，并根据最新的研究与实验结果提供了大量的实际参数、图表，与实际工作联系紧密，具有很强的可操作性与实用性。
章节之间紧密配合、前后呼应，具有很强酶系统性。
同时，通过书中的研究过程和研究方法，读者能够在以后的研究工作中得到很大的启发。
　　本书可作为高等院校理工科通信和信息处理及相关专业的高年级本科生和(硕士、博士)研究生的教材或参考书，也可供从事信息处理、通信工程等专业的研究人员参考。
　　目录:　　第1章绪论　　1.1概述　　1.2语音识别综述　　1.3国内外语音识别的研究现状和发展趋势　　参考文献　　第一部分基本理论　　第2章听觉机理和汉语语音基础　　2.1概述　　2.2听觉机理和心理　　2.2.1语音听觉器官的生理结构　　2.2.2语音听觉的心理　　2.3发音的生理机构与过程　　2.4汉语语音基本特性　　2.4.1元音和辅音　　2.4.2声母和韵母　　2.4.3音调字调　　2.4.4音节字构成　　2.4.5汉语的波形特征　　2.4.6音的频谱特性　　2.4.7辅音的频谱特性　　2.4.8汉语语音的韵律特征　　2.5小结　　参考文献　　第3章语音信号处理方法--时域处理　　3.1概述　　3.2语音信号的数字化和预处理　　3.2.1语音信号的数字化　　3.2.2语音信号的预处理　　3.3短时平均能量和短时平均幅度　　3.3.1短时平均能量　　3.3.2短时平均幅度　　3.4短时过零分析　　3.4.1短时平均过零率　　3.4.2短时上升过零间隔　　3.5短时自相关函数和平均幅度差函数　　3.5.1短时自相关函数　　3.5.2短时平均幅度差函数　　3.6高阶统计量　　3.6.1单个随机变量情况　　3.6.2多个随机变量及随机过程情况　　3.6.3高斯过程的高阶累积量　　3.7小结　　参考文献　　第4章语音信号处理方法--时频处理　　4.1概述　　4.2短时傅里叶变换　　4.2.1短时傅里叶变换的定义和物理意义　　4.2.2基于短时傅里叶变换的语谱图及其时频分辨率　　4.2.3短时傅里叶谱的采样　　4.3小波变换　　4.3.1连续小波变换　　4.3.2二进小波变换　　4.3.3离散小波变换　　4.3.4多分辨分析　　4.3.5正交小波包　　4.4Wigner分布　　4.4.1Wigner分布的定义　　4.4.2Wigner分布的一般性质　　4.4.3两个信号和妁Wigner分布　　4.4.4Wigner分布的重建　　4.4.5Wigner分布的实现　　4.5小结　　参考文献　　第5章语音信号处理方法--倒谱同态处理　　5.1概述　　5.2复倒谱和倒谱　　5.2.1定义　　5.2.2复倒谱的性质　　5.3语音信号的倒谱分析与同态解卷积　　5.3.1叠加原理和广义叠加原理　　5.3.2同态解卷特征系统和同态解卷反特征系统　　5.3.3同态解卷系统　　5.3.4语音的复倒谱及同态解卷　　5.4避免相位卷绕的算法　　5.4.1最小相位信号法　　5.4.2递归法

介于高职组嵌入式应用开发赛项，小车循迹，红绿灯识别，车牌识别，交通灯识别，二维码识别代码功能齐全

步态识别的准确性容易受到衣着类型及携带背包等局部变化的影响。
针对这一问题，首先提出一种基于局部信息熵值的子模式划分方法；
然后对正常行走和局部变化两种状态下的每一对子特征进行典型相关分析，得到多个最佳投影矩阵对，并将子特征分别投影到基于上述最佳投影矩阵对的特征子空间中；
最后以整体相关系数作为分类依据，以减小局部变化对于整体识别结果的影响。
在CASIA-B数据库上的实验表明在所有视角下所提算法都能取得较好的性能。

农业知识图谱：农业领域的命名实体识别，实体解析，关系抽取，数据挖掘

数据集包含67个室内类别，总共15620个图像。
图像数量因类别而异，但每个类别至少有100张图像。
所有图像均为jpg格式。
TrainImages.txt：包含每个训练图像的文件名。
共67*80张图片；
TestImages.txt：包含每个测试图像的文件名。
共67*20张图片。

从网上的得到的资源，因此注释是英文的，不过，里面有我自己附加的代码解说，该matlab代码用的是PCA的方法进行人脸识别，里面举了两个实例来验证该代码，欢迎大家下来学习。

1.opencv3人脸识别FaceRecognizer2.opencv_contrib-3.4.0（opencv3.4.0已将opencv_contrib编译进去）亲测可用

1-ENVI基础知识2-影像预处理基础3-自定义坐标系4-MODIS几何校正5-地形图的几何校正6-几何校正(RapidEye几何校正)7-TM图像与SPOT图像配准8-TM图像校正（矢量上选点）9-图像融合10-图像镶嵌11-图像裁剪12-图像增强13-监督分类（样本选择）14-监督分类（分类）15-监督分类（分类后处理）16-监督分类（精度验证）17-非监督分类18-快速制图19-三维可视20-基于GLT的几何校正（风云三号气象卫星为例）21-正射校正22-正射校正（选择控制点QB校正）23-RapidEye正射校正24-构建RPC正射校正（BuildRPC）25-图像自动配准26-基于专家知识决策树分类27-决策树自动阈值分类28-面向对象图像分类(城市信息提取)29-面向对象耕地信息提取30-基于立体像对的DEM提取31-DEM分析与应用32-遥感动态监测33-林冠状态遥感变化监测34-森林砍伐监测35-耕地信息变化监测36-雷达图像基本处理37-高光谱基础38-传感器定标和大气校正39-快速大气校正40-波谱库浏览与建立41-植被识别42-矿物识别43-基于波谱沙漏工具的矿物识别44-植被指数计算和分析45-波段运算（bandmath）46-ENVI的二次开发47-IDL简介48-遥感与GIS一体化

java文字识别，采用Tess4J,包含项目所需jar包，dll，tesseract文件，针对eclipse开发给出了环境的配置和基本代码。

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。