Android提供了两种人脸识别的功能：1.软件识别，支持静态和动态识别，比较消耗计算资源，处理速度慢，但是可以在绝大多数的手机上使用。
2.硬件识别，仅支持动态识别，识别速度快，1秒可以识别10次左右，但是不是所有的Android设备都支持硬件识别。
2.硬件识别，仅支持动态识别，识别速度快，1秒可以识别10次左右，但是不是所有的Android设备都支持硬件识别。
2025/8/3 15:43:41
548KB
1
基于OPENCV插件下的人脸关键位置检测的通用数据模板,可用于人脸识别学习,自己网上下载的OPENCV插件没有这个文件导致报错,所以上传这个文件解决和我遇到同样问题的新手开发者
2025/8/3 13:48:25
36.54MB
1
ExtendYaleB人脸数据库，一共38个人,每人64张照片。
根据人脸与摄像机的方向角（12,25,50,77,90）将每人的64张照片分为5个sbusets。
每人每个subset的人脸数目分别为（7,12,12,14,19。
由于数据大小的限制，分两次上传.
根据人脸与摄像机的方向角（12,25,50,77,90）将每人的64张照片分为5个sbusets。
每人每个subset的人脸数目分别为（7,12,12,14,19。
由于数据大小的限制，分两次上传.
2025/7/21 15:08:58
29.04MB
1
第1部分--------------------------------------------------------%读取原始点云数据：X%通过旋转平移，构造试验点云数据：P第2部分------点云粗配准----------------------------------------第3部分--------ICP迭代，精配准---------------------------------
529KB
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