这几天开始接触人体行为识别,经过多方对比后,选择了现在最热的人体骨架提取开源库,openpose. 下面就不多说了,直接开始openpose在win10下的配置: 需求如下:1. VS2019      据说VS2015以上的版本就可以,VS201x主要是为了通过cMake生成的.sln文件生成可执行exe文件.dll文件,和一些程                                                  序运行所必需的文件,下载VS2019 community版本就可以

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

大家好,给大家介绍一下,这是基于FPGA的肤色识别算法实现. 我们今天这篇文章有两个内容一是实现基于FPGA的彩色图片转灰度实现,然后在这个基础上实现基于FPGA的肤色检测算法实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Lu

基于MATLAB的人脸识别算法的研究 作者:lee神 现如今机器视觉越来越盛行,从智能交通系统的车辆识别,车牌识别到交通标牌的识别:从智能手机的人脸识别的性别识别:如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器识别的是算法在里边. 今天我们将从MATLAB的图像识别说起,后边将陆续讲解车牌识别,交通标牌识别等,并努力将它移植到FPGA里边做到高速实时处理. MATLAB人脸识别的处理过程: % 读入图像 %低通滤波,去除噪声 %颜色空间的转换 %像素值概率的计算 %图像的腐蚀 %图像的膨胀 %根据填充率,

欢迎大家关注我的微信公众号:FPGA开源工作室     基于FPGA的数字识别的实现二 作者:lee神 1 背景知识 1.1基于FPGA的数字识别的方法 通常,针对印刷体数字识别使用的算法有:基于模版匹配的识别方法.基于BP 神经网络的识别方法.基于数字特征的识别方法等.下文将对这几种算法进行讨论以及比较.   1>模版匹配法    模版匹配法是一种被较早应用的数字识别算法,该算法的关键是对所要识别的所有数字进行模版构建,之后将图像中的数字与所有的数字模版一一进行比较,计算出图像中数字与每个模版

版权声明:本文由文智原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/133 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community [文智背后的奥秘]系列篇——基于CRF的人名识别 文智 标签: 人名识别 , 文智分析 2016-10-09 11:06:20 1378 一.命名实体识别 命名实体识别的主要任务就是从输入文本中把含有特定意义的词或者词组挑出来.命名实体根据其特点可以分为两大类,一类是

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS

基于 HTML5 的人脸识别技术 https://github.com/auduno/headtrackr/

学过了数字图像处理,就进行一个综合性强的小项目来巩固一下知识吧.前阵子编写调试了一套基于MATLAB的车牌识别的项目的代码.今天又重新改进了一下代码,识别的效果好一点了,也精简了一些代码.这里没有使用神经网络等,只是用了最基础的数字图像处理算法,最后通过模板匹配,得到结果. 源码下载链接: 下载链接(注意:有两套,第二套是后来改进的,都能运行的) 运行结果: 这里读取了车牌图片目录中的第一幅图片,并显示出来了原图像:随后计算出车牌的区域,进行图像切割,单独把车牌提取出来:最后,从图像中切割出每个

基于node.js人脸识别之人脸对比 Node.js简介 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境. Node.js 使用了一个事件驱动.非阻塞式 I/O 的模型. Node 是一个让 JavaScript 运行在服务端的开发平台,它让 JavaScript 成为与PHP.Python.Perl.Ruby 等服务端语言平起平坐的脚本语言. 发布于2009年5月,由Ryan Dahl开发,实质是对Chrome V8引擎进行了封装. Node对一些特殊用

基于ORB-SLAM2的图片识别,其功能是首先运行ORB-SLAM2,在运行过程中调起另一个线程进行图像识别,识别成功后在图片上渲染AR中的立方体模型. 识别过程主要基于ORB-SLAM2中的BoW算法,同样使用DBoW2库和ORB特征以及词汇树视觉词典.其主要流程可以概括为:运行ORB-SLAM2,加载ORB词典,然后读取训练图像进行BoW训练,完成之后就是SLAM的过程了,使用Pangolin做的UI界面,开启图像识别之后,线程会取当前帧和训练图像做BoW向量的相似性打分,我的策略是当当前帧

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

基于Java简单的人脸和人眼识别程序 使用这个程序之前必须先安装配置OpenCV详细教程见:https://www.cnblogs.com/prodigal-son/p/12768948.html 注意: D:/1-NCVT/1.2/1.JavaProgramming/OpenCV/opencv/*前面这部分地址是看你存放的位置决定的*/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml/*后面的地址不变固定在这个地方*/ pack

最近正在开发一款基于PHP实现的Web安全检测平台,写到了CMS识别这一功能,便写一篇文章总结一下. 首先需要梳理的是CMS识别的几种方法: 1.网页源代码特征:例如源代码中包含CMS的名称或是某种特定关键词.   2.路径/文件特征:例如DeDe织梦系统存在/dede/路径与advancedsearch.php文件. 3.版权信息特征:在网页底部的版权信息中往往会包含CMS信息,这种特征在我们接下来的编程中可以包含在"网页源代码特征"中. 4.robots.txt特征:部分CMS的r

http://www.it165.net/embed/html/201512/3287.html 2015年12月04日(周五) 上午  博士的智能卡实验--RFID识别实验,基于51单片机: 我们的实验用的读写器是 RFID-RC522 模块,刚好和我买的 Arduino RFID 套件里的是同一款: 实验时候并没有完成,因为在烧写程序的时候一直烧不进去,好吧,下午在办公室的时候我们博士说有一块单片机是有问题的, TMD有那么巧吗  中午开始我就开始阅读 Arduino 套件配套的 RFID

代码下载:基于PCA(主成分分析)的人脸识别 人脸识别是一个有监督学习过程,首先利用训练集构造一个人脸模型,然后将测试集与训练集进行匹配,找到与之对应的训练集头像.最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离,然后选择距离最近的图像作为识别的结果.这种直接计算距离的方式直观,但是有一个非常大的缺陷—计算量太大.如果每幅图像大小为100*100,训练集大小1000,则识别测试集中的一幅图像就需要1000*100*100的计算量,当测试集很大时,识别速度非常缓慢.

前言 学习了很长一段时间了,需要沉淀下,而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西,同时也是一个学习的过程. 概述     OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算

在云盘里包含了我本科毕业设计的全部资料和代码.主要涉及下面摘要中的几个部分.虽然系统无法实用,但是适合机器视觉和嵌入式方向的入门.希望能对有志从事相关方向的朋友有所帮助.本人现在在深圳从事机器视觉算法工程师职业.现在做人脸识别相关系统.希望能和网络上的有志之士一起在相关方向上学习和进步. 本文首先介绍了课题背景和研究现状,然后介绍了方案选择和设计过程.设计过程包括车牌识别程序设计,引导程序设计,内核驱动设计和文件系统设计.车牌识别程序设计中的车牌定位采用边缘检测和支持向量机相结合的定位算法,字符

"知物由学"是网易云易盾打造的一个品牌栏目,词语出自汉·王充<论衡·实知>.人,能力有高下之分,学习才知道事物的道理,而后才有智慧,不去求问就不会知道."知物由学"希望通过一篇篇技术干货.趋势解读.人物思考和沉淀给你带来收获的同时,也希望打开你的眼界,成就不一样的你.当然,如果你有不错的认知或分享,也欢迎通过邮件(zhangyong02@corp.netease.com)投稿. 以下是正文: 本文作者:ArturBaćmaga,YND的AI专家. 想象一

Tensorflow是当下AI热潮下,最为受欢迎的开源框架.无论是从Github上的fork数量还是star数量,还是从支持的语音,开发资料,社区活跃度等多方面,他当之为superstar. 在前面介绍了如何搭建Tensorflow的运行环境后(包括CPU和GPU的),今天就从MNIST手写识别的源码上分析一下,tensorflow的工作原理,重点是介绍CNN的一些基本理论,作为扫盲入门,也作为自己的handbook吧. Architecture 首先,简单的说下,tensorflow的基本架构

论文为:COCHONUT: Recognizing Complex Chords From MIDI Guitar Sequences 出处:international symposium/conference on music information retrieval(ISMIR) 2008   自动和弦辨别的难点: strong context dependency and the large number of possible combinations of the intervals