speech-recognition，语音识别！语音识别！语音识别！语音识别！

Python3.7下安装face_recognition必须先有dlib库，而一般方式安装很麻烦，使用whl文件就可以直接安装，无需编译。
安装办法：下载资源文件，解压出dlib-19.17.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl，然后通过CMD进入到该目录下，执行pip3installdlib-19.17.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl。
不出现红色字体就代表安装成功了。
成功提示：Installingcollectedpackages:dlibSuccessfullyinstalleddlib-19.17.0

Thistextbookintroducessparseandredundantrepresentationswithafocusonapplicationsinsignalandimageprocessing.Thetheoreticalandnumericalfoundationsaretackledbeforetheapplicationsarediscussed.Mathematicalmodelingforsignalsourcesisdiscussedalongwithhowtousethepropermodelfortaskssuchasdenoising,restoration,separation,interpolationandextrapolation,compression,sampling,analysisandsynthesis,detection,recognition,andmore.Thepresentationiselegantandengaging.SparseandRedundantRepresentationsisintendedforgraduatestudentsinappliedmathematicsandelectricalengineering,aswellasappliedmathematicians,engineers,andresearcherswhoareactiveinthefieldsofsignalandimageprocessing.

基于face_recognition库，能够实现调用摄像头实时检测人脸位置，进行注册，将注册图片存入data文件夹，能够同时识别多人，识别速度在1秒以内。
已通过pyinstaller封装成exe，解压后打开FaceR.exe即可使用，源代码在faceR.py中。
若需要源代码可以前往“基于face_recognition和OpenCV的人脸识别程序源代码”进行下载。

这个案例是基于sklearn机器学习库中的SVM和AdaBoost算法对MINIST数据集中的手写体数字进行识别的。
有需要的朋友可以下载一下，欢迎批评指正，一起进步。
本来想免积分的，但是csdn不让啊。
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一个基于Face_Recognition的python人脸识别项目完整示例代码，所有代码基于python实现。
python3.6版本，有不懂的同学下载后里面有链接地址，我可以提供具体指导。

能够实现调用摄像头，实时检测人脸，实时注册捕捉照片存入本地，同时多人识别的人脸识别程序的源代码，需要环境为face_recognition,dlib,cv2,numpy等，可自行在pycharm等配置环境。

李子青的人脸识别手册包含人脸检测、人脸跟踪、人脸识别方面的内容。

基于深度学习的指静脉识别，python实现

Thistextbookintroducessparseandredundantrepresentationswithafocusonapplicationsinsignalandimageprocessing.Thetheoreticalandnumericalfoundationsaretackledbeforetheapplicationsarediscussed.Mathematicalmodelingforsignalsourcesisdiscussedalongwithhowtousethepropermodelfortaskssuchasdenoising,restoration,separation,interpolationandextrapolation,compression,sampling,analysisandsynthesis,detection,recognition,andmore.Thepresentationiselegantandengaging.SparseandRedundantRepresentationsisintendedforgraduatestudentsinappliedmathematicsandelectricalengineering,aswellasappliedmathematicians,engineers,andresearcherswhoareactiveinthefieldsofsignalandimageprocessing.*Introducestheoreticalandnumericalfoundationsbeforetacklingapplications*Discusseshowtousethepropermodelforvarioussituations*Introducessparseandredundantrepresentations*FocusesonapplicationsinsignalandimageprocessingThefieldofsparseandredundantrepresentationmodelinghasgonethroughamajorrevolutioninthepasttwodecades.Thisstartedwithaseriesofalgorithmsforapproximatingthesparsestsolutionsoflinearsystemsofequations,latertobefollowedbysurprisingtheoreticalresultsthatguaranteethesealgorithms’performance.Withthesecontributionsinplace,majorbarriersinmakingthismodelpracticalandapplicablewereremoved,andsparsityandredundancybecamecentral,leadingtostate-of-the-artresultsinvariousdisciplines.Oneofthemainbeneficiariesofthisprogressisthefieldofimageprocessing,wherethismodelhasbeenshowntoleadtounprecedentedperformanceinvariousapplications.Thisbookprovidesacomprehensiveviewofthetopicofsparseandredundantrepresentationmodeling,anditsuseinsignalandimageprocessing.Itoffersasystematicandorderedexposuretothetheoreticalfoundationsofthisdatamodel,thenumericalaspec

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。