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  1. 人脸识别系统设计—毕业设计

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  2. 本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强,图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用,图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作,内有源代码和全部论文资料-this issue is the major content of image preprocessing, mainly from the camera to obtain images Face the
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2.18mb
    • 提供者:陈万通
  1. fd-an-dreginition

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  2. 人脸识别的可执行程序,插上摄像头即可测试程序效果,可实时测试出区域内人脸的数量和距离.不下载肯定会后悔一辈子.不要错过.-Recognition of the executable program, plug in the camera to test the program' s performance, real-time test a number of regional wife face and distance. Download will certainly regret i
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-17
    • 文件大小:4.11mb
    • 提供者:夜飞雪
  1. 6.13-plant-40-video-already-read

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  2. 通过模拟摄像头识别外部黑白图形,对地形进行分析,并可以沿着黑颜色为中心的线进行前进,方式为对舵机进行控制的方法。-Analog cameras to identify the external black and white graphics, terrain analysis, and the line along the black color as the center forward of the servo control method.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-16
    • 文件大小:437.75kb
    • 提供者:liu
  1. test

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  2. 以c++和opencv为工具,通过摄像头捕捉到肤色区域,并跟踪,实现手势识别-In c++ and opencv as a tool, through the camera to capture color region and tracking, gesture recognition
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2016-12-01
    • 文件大小:1.53mb
    • 提供者:辛帅
  1. FaceRecognition-tensorflow-master

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  2. 可以通过摄像头识别是不是本人,主要使用的是opencv进行人脸识别,测试环境是tensorflow(You can recognize me through the camera)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2017-12-21
    • 文件大小:7kb
    • 提供者:oGreedy
  1. pca-人脸识别

    1下载:
  2. 运用PCA算法,可以通过摄像头实时获取人脸,进行人脸识别。(By using PCA algorithm, we can get face in real time by camera and face recognition.)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2019-05-03
    • 文件大小:40kb
    • 提供者:123456hh
  1. face_recognition-master

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  2. USB摄像头人脸检测与识别,实时分析,实时获取人脸部信息,python语言开发。(Face detection and recognition of USB camera and real-time analysis.)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-03-04
    • 文件大小:14.27mb
    • 提供者:thornvbear
  1. 深度学习mtcnn

    0下载:
  2. 用市面上的摄像头,可以实现实时人脸识别功能。(The algorithm model of facenet face recognition is obtained through deep learning, and the backbone network of feature extraction is concept-resnetv1, which is developed from concept network and RESNET, with more channels and n
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2021-02-27
    • 文件大小:2.3mb
    • 提供者:莱尼
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