说明:VC++ 经典的人脸识别算法实例,提供人脸五官定位具体算法及两种实现流程. 点击下载

在基本跑完识别代码后,再来谈一谈自己对代码的理解: 1      前向传播过程文件(mnist_forward.py) 第一个函数get_weight(shape, regularizer); 定义了w的初值和正则化损失加入losses中 第二个函数get_bias(shape): 对参数b进行设定 第三个函数forward(x, regularizer): 加入激活函数tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1) 对输出y进行设定 此段代码在前面博客中讲过,比较简单,就不

  下载源码 技术要点: 1.ZXing库的 使用 2.识别条形码和二 维码 3.自定义视图 4.源码带有非常详 细的中文注释 ...... 详细介绍: 1.ZXing库 ZXing是个很经典的条码/二维码识别的开源类库, 不过要支持JSR-234规范(自动对焦)的手机才 能正常使用,目前Android手机已基本都支持了 2.项目目录 3.识别条形码和二维码 通过使用ZXing库的支持,完成在Android手机 上识别条形码和二维码.具体注意事项如下: (1) 必须要开摄像头和自动 对焦的权限

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区分计算机和人类的公

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

自动完成是个很酷也很实用的功能,比如在浏览器地址栏输入几个字母,相关的记录就会在下拉框中陈列出来. 最近在做公司产品UI部分的改善,原版本是MFC做的,我决定用WTL,于是就遇到自动完成控件的问题.遍寻Internet,WTL版的只找到一个用IEnumString+IE组件实现的,但是其个性化修改比较困难.so我决定自己用WTL改写该控件,在此向原作者 Andreas Kapust 致谢! 该控件包含四个文件:ACEdit.h, ACEdit.cpp, ACListWnd.h 和 ACListW

atitit.人脸识别的应用场景and使用最佳实践 java .net php 1. 人脸识别的应用场景 1 2. 框架选型 JNI2OpenCV.dll and JavaCV 1 3. Url api 法 1 4. 使用法 2 5. 问题解决 2 6. 测试main修改 2 7. 主要的code 2 8. 参考 3 1. 人脸识别的应用场景 图片库清理...不个要保持的图片(有人脸/ngaiz,呵呵)跟个马用的图片分割开... 人物识别::::  不同样的人脸可以识别... 物体识别::: O

今天给大家带来一个通过使用Face++来实现人脸识别的功能. 我们先去这个Face++官网看看:http://www.faceplusplus.com.cn 我们点开案例可以看到众多我们熟知的软件都是使用的这个公司所提供的SDK. 然后我们点击开发者中心中的开发工具与sdk下载我们所需要的sdk. 之后再点击我的应用中的创建应用之后他会给我们两个密钥. 要保存这两个值我们在程序中要用到它们 我今天实现的是实现面部捕捉并且识别性别和年龄来看一下效果图    闲话不多说我们来看看实现 1.工具类Co

wx-gesture-lock  微信小程序的手势密码 WXCustomSwitch 微信小程序自定义 Switch 组件模板 WeixinAppBdNovel 微信小程序demo:百度小说搜索 shitoujiandaobu 小程序:石头剪刀布(附代码说明) audiodemo 微信小程序开发之视频播放器 Video 弹幕 弹幕颜色自定义 star 微信小程序开发之五星评分 switchCity 微信小程序开发之城市选择器 城市切换 huadong_del  微信小程序滑动删除效果 jianh

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atitit.人脸识别的应用场景and使用最佳实践 java .net php 1. 人脸识别的应用场景1 2. 标准化的api1 3. 框架选型 JNI2OpenCV.dll and JavaCV 1 3.1. Url api 法2 3.2. Face++2 4. 使用法(opencv)3 4.1. 问题解决3 4.2. 测试main修改3 4.3. 主要的code3 5. 人脸识别全套api3 5.1.1. API概述4 5.1.2. 人脸检测与分析4 5.1.3. 训练模型4 5.1.4.

1. 解析opencv自带人脸识别源码(……/opencv-3.1.0/samples/cpp/facedetect.cpp) @ 操作系统:Ubuntu 15.04 OpenCV版本:3.1.0 #include "opencv2/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include <iostream> using

这是这4篇MFC界面的相关源码.建议学习Visual C++的看看这2本微软官方出的教材. [MFC Windows程序设计(第2版,修订版)](美)Jeff Prosise著 [Windows程序设计(第5版,珍藏版)](美)Charles Petzold著 http://files.cnblogs.com/files/sishenzaixian/MFC界面.rar

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,

==虹软官网地址==http://www.arcsoft.com.cn 在官网注册账号,并且申请人脸识别激活码, 选择SDK版本和运行系统(windows/linux/android/ios) ,我们选择windows做测试,申请类型选择1:N ,功能模块包括人脸检测.人脸跟踪.人脸识别.申请之后会获取APP_ID 和SDK_Key,在代码中会用到. ==虹软SDK人脸检测目的== 主要是与face++人脸检测做对比,看能否在face++人脸检测之前选择虹软事先检测一下. ==c++部分功能实现

本菜最近学习了什么DLL注入啊,hook啊(r3)的相关技术,觉得很好玩,于是深入发现还有DLL劫持这种东西觉得挺好玩的,加上最近看到各种木马分析报告中都还有发现有利用白加黑的现象.于是自己想找几个来玩玩,但是一个一个手动测试麻烦啊,于是想写个工具来测试目标是否存在DLL劫持漏洞的可能,于是就产生了写个工具的想法,上网一看,原来十年前都有大神写出来了,不过感觉有点麻烦,好多选项不知道干嘛的,加上本人只学了汇编和C,C++不太懂,平常都是做WINDOWS C编程,所以参考那位前辈的生成的代码改进成

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

距离上次入门篇时隔两个月才出这进阶篇,小编惭愧,对不住关注我的卡哇伊的小伙伴们,为此小编用这篇博来谢罪. 前面的准备工作我就不说了,注册百度账号api,创建web网站项目,引入动态链接库引入. 不了解的童鞋可以花费10分钟移步学习:https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/10387355.html(C# 10分钟完成百度人脸识别——入门篇). 如果要学习的童鞋最好下载本demo源码,因为有信息入库功能,BLL.DAL.数据库就在源码里面. 一般情况下笔记本自带的

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

Demo功能:利用android自带的人脸识别进行识别,标记出眼睛和人脸位置.点击按键后进行人脸识别,完毕后显示到imageview上. 第一部分:布局文件activity_main.xml <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:id=&qu