本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法。
首先，利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征；
其次，利用PCA对提取的特征进行降维；
最后，利用稀疏表达分类实现特征匹配。
我采用CMC曲线评价在AR数据库上的识别性能。
最后我还提供了整个过程的code。
首先，利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征；
其次，利用PCA对提取的特征进行降维；
最后，利用稀疏表达分类实现特征匹配。
我采用CMC曲线评价在AR数据库上的识别性能。
最后我还提供了整个过程的code。
2024/11/21 0:28:51
41.39MB
1
人脸识别中的关键一步，人脸检测，单独release出来的可执行程序。
小巧灵活，可检测图片、视频、摄像头录入的视频流中的人脸。
文件中已包含需要的动态链接库和opencv自带的人脸特征，点击即可运行。
供大家学习！
小巧灵活，可检测图片、视频、摄像头录入的视频流中的人脸。
文件中已包含需要的动态链接库和opencv自带的人脸特征，点击即可运行。
供大家学习！
2024/10/6 0:12:13
23.39MB
1
基于PCA人脸识别，首先对训练人脸库进行的某个人脸特征提取；
根据提取的特征，在测试人脸库中检索出训练人脸库的人脸。
根据提取的特征，在测试人脸库中检索出训练人脸库的人脸。
2024/8/11 11:39:32
177KB
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
PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M!
2024/3/23 19:46:39
6.04MB
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