精确的人脸颜色补偿需要建立复杂的颜色恒常性模型,考虑到研究的问题——计算机自动登录系统要求检测的实时性,给出一种简单而又行之有效的自适应亮度补偿算法
2025/4/27 18:48:34 20KB 图形处理 亮度自适应
1
代码分为read_can_use.m和main_can_ues.m先运行read_can_use.m读取图片的像素值,使用奇异值分解的方法得到对应的特征。
程序预设了只读取前5个人的人脸图片,可以自己改成最多15个人。
然后运行main_can_use.m,程序会输出112323,每个数字代表一张图片最有可能的识别类别(就是人的编号)。
对每个人的11张图片,取前7张训练网络,后4张测试网络,取前5个人进行实验。
所以共有35个训练样本,20个测试样本。
比如输出的结果是111122123333…..,因为每4个数字是属于同一个人的,前四个都是1则都预测正确,第二组的4个数字2212中的那个1就是预测错误(本来是2预测成了1)。
由于参数的随机初始化,不保证每次的结果都相同。
2025/4/25 5:01:34 1.39MB 神经网络 人脸识别
1
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。
2025/4/24 15:27:33 124KB 人脸数据集 人脸识别
1
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
2025/4/22 7:13:30 256KB 研究论文
1
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。
2025/4/21 17:17:16 1.54MB 视频监控; 人脸识别; OpenCV; ARM
1
pythondlib库,训练人脸的68个特征点检测器。
包含数据集,源码。
详细可以参考我的博客:http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78511923
2025/4/20 13:22:33 12.77MB python dlib
1
基于AdaBoost算法的人脸检测系统设计
2025/4/17 20:11:02 1.35MB ade
1
此压缩包中主要是有webface的50万数据集有数据里有问题的图片名字,用txt文档列出来了,txt大概7兆,还包括百度云下载链接,如果失效可以私信
2025/4/17 19:34:35 810KB 人脸数据集
1
猫脸变换又叫Arnold变换;
通过猫脸变换可以实现数据的隐藏加密。
输入猫脸变换的次数k;
计算出该图像N下的变换周期,可以还原隐藏的数据
2025/4/17 5:14:56 3.45MB Arnold 猫脸变换 信息安全
1
海康威视比较全面的智慧园区解决方案,企业综合管理系统由视频监控子系统、报警子系统、停车场子系统、智能一脸通子系统、动环子系统、以及企业综合管理平台组成。
1
共 1000 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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 钉钉 钉钉打卡