利用百度人脸识别API和pyqt5实现基于人脸识别的可视化课堂签到管理系统源代码配置好环境和修改为自己的百度API链接就能够实现运行
2025/11/27 13:46:02
613KB
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包括ORL人脸库、Yale人脸库、AT&T人脸库及MIT人脸库。
ORL人脸库中包括23*28的bmp格式的400幅人脸、92*112的bmp格式及pgm格式的各400幅人脸；
Yale人脸库中包括100*100的bmp格式的15个人的人脸，每个人11幅图像；
MIT人脸库中包括人脸20*20的bmp格式2706幅图及非人脸20*20的bmp格式4381幅图
ORL人脸库中包括23*28的bmp格式的400幅人脸、92*112的bmp格式及pgm格式的各400幅人脸；
Yale人脸库中包括100*100的bmp格式的15个人的人脸，每个人11幅图像；
MIT人脸库中包括人脸20*20的bmp格式2706幅图及非人脸20*20的bmp格式4381幅图
2025/11/26 21:19:43
18.78MB
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人脸识别、对比的demo，这个demo中用到的人脸识别不是AndroidSDK中自带的FaceDetector而是使用的Face++提供的人脸识别和人脸探测的API，这个demo不仅实现了人脸探测和人脸对比，而且实现的效果是比较绚丽的,blog地址：http://blog.csdn.net/a296777513/article/details/50036165
2025/11/25 12:51:50
12.73MB
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人脸识别的英文名称是HumanFaceRecognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；
可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测,自动调整影像放大。
可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测,自动调整影像放大。
7KB
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1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别；
读取人脸数据库；
主成分分析法降维并去除数据之间的相关性；
数据规格化；
SVM训练（选取径向基和函数）；
读取测试数据、降维、规格化；
用步骤4产生的分类函数进行分类（多分类问题，采用一对一投票策略，归位得票最多的一类）；
输出匹配度最高的一个
读取人脸数据库；
主成分分析法降维并去除数据之间的相关性；
数据规格化；
SVM训练（选取径向基和函数）；
读取测试数据、降维、规格化；
用步骤4产生的分类函数进行分类（多分类问题，采用一对一投票策略，归位得票最多的一类）；
输出匹配度最高的一个
2025/11/14 0:53:56
6.7MB
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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
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