AndroidOcr文字扫描，附带图像二值化处理，结果转换Excel,Pdf格式输出，支持Excel,Pdf内容读取，OCR带的是中文字库，但是识别率很低，请自行训练字库提高识别率
2023/8/1 23:04:21
47.42MB
1
自计算机视觉产生开始，视觉信息则自动成为其处理的对象。
纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。
针对纹理特征提取中，传统LBP算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。
该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。
最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。
纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。
针对纹理特征提取中，传统LBP算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。
该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。
最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。
2023/7/30 13:38:49
730KB
1
一个应用于公交、汽车、车站商场的人头检测程序，检测出人头进出数量。
输入一幅图片，通过计算指定入口区域的HIST结果，判断是否有人进入。
可同时检测2人进入或出去。
一种基于随机Hough变换(RHT)的人头检测方法。
根据人头部轮廓近圆的特征,采用Canny算子提取图像边缘,得到目标轮廓。
利用RHT算法对独立的曲线进行圆检测,并对人头进行标识。
实验结果表明,与现有方法相比,该方法的识别率较高、速度较快、适用范围较广。
输入一幅图片，通过计算指定入口区域的HIST结果，判断是否有人进入。
可同时检测2人进入或出去。
一种基于随机Hough变换(RHT)的人头检测方法。
根据人头部轮廓近圆的特征,采用Canny算子提取图像边缘,得到目标轮廓。
利用RHT算法对独立的曲线进行圆检测,并对人头进行标识。
实验结果表明,与现有方法相比,该方法的识别率较高、速度较快、适用范围较广。
2023/7/25 4:39:41
170KB
1
语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题，针对线性预测（LP）模型在语音情感谱包络方面存在的不足。
本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；
并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；
利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。
实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。
本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；
并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；
利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。
实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。
2023/7/10 3:38:29
653KB
1
emgucv人脸识别demo.先下载emgu版本2.9.0.1922默认安装，然后打开我的电脑-属性-高级-环境变量-系统-设置path，值为；
C:\Emgu\emgucv-windows-universal-cuda2.9.0.1922\bin\x86（64位系统就到bin\x64),然后重新启动一下电脑就能运行了。
人脸检测效率高，识别率还可以，可以用来初学者参考，是一个完整的人脸识别实例，vs2010winxp,win7下都能正常运行。
C:\Emgu\emgucv-windows-universal-cuda2.9.0.1922\bin\x86（64位系统就到bin\x64),然后重新启动一下电脑就能运行了。
人脸检测效率高，识别率还可以，可以用来初学者参考，是一个完整的人脸识别实例，vs2010winxp,win7下都能正常运行。
2023/7/2 8:20:17
1.59MB
1
最新的基于稀疏表示的人脸识别程序，用Matlab编写，包括了快速算法的实现，是目前识别率和效率较高的最新人脸识别技术的具体算法实现，不可多得！希望能帮助大家！
2023/7/1 9:24:26
37.18MB
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