在VC6.0环境下,借助openCV函数库,对视频中的人脸进行检测,并实时跟踪,然后用Haar特征的分类器定位人脸,并检测瞳孔存在与否,提取关于眼睛的疲劳信息
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参考博客:https://blog.csdn.net/qq_30155503/article/details/102764838文件内含:源码+论文本设计基于linux操作系统,由客户端(门禁设备)和服务器(后台处理中心)组成,通过以太网形成组网,实现一个人脸识别门禁系统。
客户端为嵌入式Linux设备,采用QT库显示界面,通过摄像头采集图像。
服务器为PC上Ubuntu系统,采用QT库显示界面,以OpenCV库为基础进行图像处理,采用基于Haar特征的人脸检测及LBPH人脸识别算法。
客户端负责采集图像并上传服务器,以及控制门禁设备;
服务器负责对图像进行人脸识别,以及增删人脸等的用户管理,是整个系统的处理中心。
2024/3/20 22:40:17 11.97MB ARM-Linux
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haartraining+objectmarker,opencv,Adaboost级联分类器训练工具包,里面包含所有用来训练opencv里基于haar特征的adaboost级联分类器的工具,可以用来训练人脸检测,车辆检测等对象检测的级联分类器
2024/1/23 13:43:28 6.61MB Adaboost 级联分类器 opencv 人脸检测
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这里不光包含AdaBoost算法本身的实现,而且还有利用特征模板从人脸提取特征值的代码,可以让大家轻松掌握AdaBoost用于人脸识别的全过程。
其实设计模板(Haar特征)并提取特征值是整个过程中最累的环节。
2024/1/12 21:29:04 88KB 模式识别源代码
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原文http://dataunion.org/20584.html;http://www.open-open.com/lib/view/open1440832074794.html
2023/11/6 2:25:02 2.79MB hog
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程序使用OpenCV里面自带的Haar特征分类器实现人脸的检测。
程序是通过MFC建的对话框程序,首先通过CFileDialog载入图片然后再用cvHaarDetectObjects函数进行人脸的探测。
而后在图片中把人脸用矩形标记并显示出来。
2023/10/4 5:13:30 14.44MB OpenCV 人脸检测 MFC VC
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该资源主要包括一个基于haar特征+AdaBoost,CascadeBoost算法的人脸检测原理文档+2个AdaBoost的matlab代码,以及一个CascadeBoost的matlab代码。
代码的注释很多很仔细,适合初学者。
2023/9/25 19:37:03 5.76MB haar特征 AdaBoost CascadeBoost 人脸检测
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本文档仅仅是一个提取HAAR特征的过程,没有加入adaboost训练器,有需要的可以下载仿真一下。
仅供参考,不作科研使用
2023/6/11 20:16:27 2KB matlab
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利用opencv库函数检测人脸、眼睛以及鼻子等区域haarcascades各种分类器xml文件,训练好的分类器,有人脸,人眼,倾斜的人脸,鼻子,口嘴,上半身,下半身等等。
是基于haar特征的
2023/5/29 9:04:54 2.13MB opencv
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这是利用opencv实现的基于haar特征的adaboost人脸检测算法,使用VS平台,亲身实践可以使用,将图片放在该文件夹目录下,修改代码中图片名称与你所放图片名称分歧就可以对图片中的人脸进行检测。
使用时,确保你安装了VS和opencv(有编译好的库,只需解压到某一目录下即可,通过路径的设置去调用它)
2016/9/1 1:19:24 7.21MB opencv haar adaboost 人脸检测
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡