（解压密码:easyface）事例中整合了摄像头功能,实时显示画框的人脸图像..NET4.0VS2013编译运行,绝对没有问题.绝对不是半成品.单机识别,非云识别.采用开源引擎.支持windowsXP以上系统.兼容32,64位.1.支持人脸实时检测画框.最多检测20张.2.支持人脸以内存或文件方式传入.3.两张脸的图片文件比对,算出相似度.其中图片以最大脸为主.4.支持单张人脸提取特征码.5.支持根据两个特征码算出相似度.1:1使用方法.直接送入两张图片(内存或文件方式),得到相似度结果1:N使用方法.1.送入所有人物图片,得到每个人物的特征码,和人物信息一起保存下来.2.送入需要识别的人物,得到特征码A.3.轮流将人物库中的特征码取出来和特征码A进行对比.最相似度最大人物为目标人物.还需要阀值,小于70%表示没找到.解压密码:easyface
2025/2/25 3:02:04
630B
1
人脸识别是一个非常困难的模式识别问题，具有非常广阔的应用前景。
一个人脸识别系统包括预处理、特征提取和分类器设计三个部分，对输入的人脸图像进行预处理是人脸识别过程中的一个重要步骤。
人脸图像由于在生成、传输或变换过程中会受到各种因素的干扰和影响，从而产生噪声。
为了保证提取的特征对人脸在图像中的大小、位置和偏斜具有不变性，以及对光照条件具有不敏感性，故特别需要对人脸图像进行预处理。
包括人脸识别技术分析研究及各种算法
一个人脸识别系统包括预处理、特征提取和分类器设计三个部分，对输入的人脸图像进行预处理是人脸识别过程中的一个重要步骤。
人脸图像由于在生成、传输或变换过程中会受到各种因素的干扰和影响，从而产生噪声。
为了保证提取的特征对人脸在图像中的大小、位置和偏斜具有不变性，以及对光照条件具有不敏感性，故特别需要对人脸图像进行预处理。
包括人脸识别技术分析研究及各种算法
2024/11/29 13:31:11
3.23MB
1
本项目分别提供了以下功能：人脸图像采集，数据训练，人脸识别，删除数据。
图像采集将打开电脑摄像头获取人脸到，数据训练调用了包和xml文件(都在文件夹里)，训练速度超快，人脸识别模块可以识别出训练好的人脸。
基于python3，有多个py文件，大部分为带opencv的包，没有界面但可交互，功能齐全，准确率可通过训练数据的加大提升。
价格实惠!难得的干货!下载包你不后悔!
图像采集将打开电脑摄像头获取人脸到，数据训练调用了包和xml文件(都在文件夹里)，训练速度超快，人脸识别模块可以识别出训练好的人脸。
基于python3，有多个py文件，大部分为带opencv的包，没有界面但可交互，功能齐全，准确率可通过训练数据的加大提升。
价格实惠!难得的干货!下载包你不后悔!
2024/8/20 20:40:58
1.05MB
1
本文基于哥伦比亚大学的人脸数据库进行人脸识别的实验，通过K-L变换进行降维，获得本征脸图像，对人脸可进行重构和识别。
分为测试集和训练集，进行人脸的识别测试。
分为测试集和训练集，进行人脸的识别测试。
2024/7/22 19:47:41
88.76MB
1
算法流程：本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下：图：人脸识别系统框架图整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。
二、算法介绍基于PCA算法的人脸特征提取2.1PCA的基本原理PCA中文全称主成分分析法（PrincipalComponen
二、算法介绍基于PCA算法的人脸特征提取2.1PCA的基本原理PCA中文全称主成分分析法（PrincipalComponen
2024/7/20 6:33:57
8.68MB
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