MFC-FingerPrint 基于MFC开发的指纹识别系统. 效果图如下: 在第12步特征入库中,会对当前指纹的mdl数据与databases中所有的mdl进行对比,然后返回识别结果. 一.载入图像 在点击之后,选择需要识别的图片. 图片路径为beginfilename. void CFingerDlg::OnBnClickedOk1() { CFileDialog dlgFile(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY, _T("Describe Files (…

本文转载,其来源在参考中:1,稍加修改,因为近期使用到这个模块,故而加以整理! 1.平台 首先我使用的是 奋斗 STM32 开发板 MINI板 基于STM32单片机光学指纹识别模块(FPM10A)全教程 2.购买指纹模块,可以获得三份资料 1.简要使用说明 2.使用指纹模块的功能函数 3.FPM10A用户手册. 3.硬件搭建 根据使用说明:FPM 10A使用标准的串口与外界通信,默认的波特率为57600,可以与任何单片机,ARM,DSP等带串口的设备进行连接,请注意电平转换,连接电脑需要进行电平…

基于Hadoop开发网络云盘系统客户端界面设计初稿 前言: 本文是<基于Hadoop开发网络云盘系统架构设计方案>的第二篇,针对界面原型原本考虑有两个方案:1.类windows模式,文件夹.文件方式,操作习惯完全按照Windows方式进行,提供右键菜单管理命令.2.浏览列表式,提供常规界面按钮式命令.本文采用的方式是文件清单列表式,至于第一种方式,另列专题进行说明. 一.界面原型 二.设计说明 连接管理:建立连接.断开连接.设置连接参数 文件操作:浏览文件.上传文件.下载文件.删除文件.导入文…

基于Hadoop开发网络云盘系统架构设计方案第一稿 引言 云计算技术的发展,各种网络云盘技术如雨后春笋,层出不穷,百度.新浪.网易都推出了自己的云盘系统,本文基于开源框架Hadoop设计实现了一套自己的网络云盘系统,方案为初步设计方案,不断完善中. 一.总体架构 二.方案说明 2.1 系统切分 从用户角度,整个系统划分为ECDisk客户端.ECDisk运营管理平台.HDFS分布式文件存储集群和账户数据应用平台四部分. 2.2 功能需求 文件管理:浏览.文件上传.文件下载.文件删除 用户管理:用户…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…

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前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…

https://browserleaks.com/canvas 说明所谓指纹识别是指为每个设备标识唯一标识符(以下简称UUID).诸如移动原生的APP都可以通过调用相关设备API来获取相应的UUID.但是浏览器内WebAPP受限于运行环境无法直接防部设备API,此时需要通过其它方法来设置UUID. 基于持久化Cookie生成UUID原理当用户访问一个网站时,网站可以在用户当前的浏览器Cookie中种入含有UUID的Cookie,并通过这个信息将用户所有行为(浏览了哪些页面?搜索了哪些关键字?对什…

简介 过去几周我一直在涉足深度学习领域,尤其是卷积神经网络模型.最近,谷歌围绕街景多位数字识别技术发布了一篇不错的paper.该文章描述了一个用于提取街景门牌号的单个端到端神经网络系统.然后,作者阐述了基于同样的网络结构如何来突破谷歌验证码识别系统的准确率. 为了亲身体验神经网络的实现,我决定尝试设计一个可以解决类似问题的系统:车牌号自动识别系统.设计这样一个系统的原因有3点: 我应该能够参照谷歌那篇paper搭建一个同样的或者类似的网络架构:谷歌提供的那个网络架构在验证码识别上相当不错,那么讲…