Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 一、简单介绍 二、简单进行人脸训练与识别 1、LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法进行人脸训练和识...
课堂行为动作识别数据集
一共8884张图片 xml .txt格式都有 Yolo可直接训练 已跑通 动作类别一共8类。 全部为教室监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。 本人使用此数据集训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件...
C# 通过阿里云接口实现人脸属性识别
目录 应用场景 关于阿里云人脸属性识别 开发运行环境 类设计 类属性 类方法 实现代码 创建AFR类 调用举例 小结 应用场景 在个人简历注册系统中，上传个人照片是我们经常遇到的一项功能。为了提高数据采集的有效性，我们需要的功能不仅是能够提供上传一张图片而已，至少我们要对图片的内容进行一个基本的判断，如是否为人像，性别判断等。通过人脸属性识别功能，采集的数据的准确率将明显提高，有效的数据为后期对注...
DFER-CLIP——使用创新视觉语言模型进行动态面部表情识别
概述 面部表情识别（FER）是一项重要的技术，它在人机交互、驾驶辅助系统和心理健康评估等多个领域都有广泛的应用。FER 的核心目标是将人类面部表情分类为基本的情绪类别，这通常包括快乐、悲伤、惊讶、恐惧、厌恶和愤怒等。 动态面部表情识别（DFER）是 FER 的一个分支，它专注于识别随时间变化的面部表情，这比静态表情识别更具挑战性，因为它需要捕捉到表情的动态变化。早期的 DFER 研究多在受控环境下进...
基于肤色模型的人脸识别FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
扰。对于彩色图像，首先将其从RGB空间转换至YCbCr空间： 基于肤色模型，肤色分割通常采用阈值法或概率判决法。阈值法直接设定Cb和Cr的阈值范围，如： 基于肤色模型的人脸识别技术利用了肤色在色彩空间中的统计特性，通过构建肤色概率模型实现人脸区域的初步定位。尽管这种方法对于复杂背景和光照变化敏感，但通过适当的预处理、后处理及模型优化，可以有效提升识别准确率。 5.算法完整程...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之八 简单进行鼻子检测并添加特效的功能实现
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之八 简单进行鼻子检测并添加特效的功能实现 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之八 简单进行鼻子检测并添加特效的功能实现 一、简单介绍 二、简单进行鼻子检测并添加特效的功能实现原理方法 三、简单进行鼻子检测并添加特效的功能实现案例实现简...
基于YOLOv5s的电动车入梯识别系统（数据集+权重+登录界面+GUI界面+mysql）
1.UI界面 本人训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成电梯内检测电动车任务，并搭配了GUI检测界面，支持权重选择、图片检测、视频检测、摄像头检测、识别结果拍照和在线标注数据集等功能。 2.注册登录 并且为用户提供了登录注册功能，使用mysql数据库进行存储和校验。 3.算法准确率 训练的模型准确率在98.6%左右。 4.数据集 本数据集用于...
Ai语音机器人系统语音识别达到了什么水准
AI语音机器人系统语音识别技术概述 AI语音机器人系统的语音识别技术主要依赖于深度学习算法，通过对大量语音数据进行训练，使得模型能够从语音信号中提取有效特征，从而实现高精度的语音识别。这一过程通常包括以下几个关键步骤： 语音采集：通过麦克风等设备收集用户的语音信号。 预处理：对采集到的语音信号进行滤波、噪声去除、音频压缩等处理，以提高语音信号的质量。 特征提取：从预处理后的语音信号中提取有用的特征，...
Python路面车道线识别偏离预警
前言 这篇博客针对《Python路面车道线识别偏离预警》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤 1. 主要代码 2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件 1. Python 2. Pycharm 二、使用步骤 代码如下（示例）： import osfrom PyQt5....
课堂行为动作识别数据集
一共8884张图片 xml .txt格式都有 Yolo可直接训练 已跑通 动作类别一共8类。 全部为教室监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。 本人使用此数据集训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件...