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眼瞳识别

于 2022-03-22 发布 文件大小:3.27 kB
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代码说明:

对眼瞳的识别 很有效 ,主 要通过使用眼睛的分类器对人眼的眼瞳进行的识别 ,显示的效果很好 ,很大的程度上能实现对眼睛的识别。

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  • opencv1.0--Boosting(包含boosting和RF和MLP算法)
    应用背景boosting算法训练了T个弱分类器ht,t∈{1,....,T}.这些弱分类器很简单.大多说情况下,它们只是包含一次分裂(称为决策stumps)或仅有几次分裂(可能到3次)的决策树.最后做决定的时候将复制权重αt给每个分类器.AdaBoost训练时输入的特征向量是xi,向量的类别标签是yi(这儿i=1,...,M,M是样本总数),且yi∈{1,-1}.关键技术1.在Release下进行调试 2.指定文件保存路径,如:char* filename_to_save = "F: estdataoutput.xml"; 3.选用训练的方法,如method = 1; 4.这步需要使用模型的时候再指定,训练的时候设置为char* filename_to_load = 0;使用模型的时候指定,如char* filename_to_load = "F: estdataoutput.xml";
    2023-06-29 12:10:04下载
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  • 运动目标跟踪检测
    首先计算背景图像与当前帧图像介的差,然后对差分图像进行二值化和形态学滤波处理,并对所得结果进行区域连通性分析,当某一连通的区域的面积大于某一给定阈值时,则成为检测目标,并认为该区域就是目标的区域范围,就可以确定目标的最小外接矩形。目标跟踪模块已有两个基本实现的方法,但运用背景差分方法对图。像进行二值化和滤波的效果,还远没有达到独立、稳定的跟踪要求,必须尝试多种运动目标提取方法及滤波算法。
    2022-02-15 08:12:12下载
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  • 人眼识别
    该算法在检测到人脸并定位面部关键特征点之后,主要的人脸区域就可以被裁剪出来,经过预处理之后,馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取,并与库存的已知人脸进行比对,完成最终的分类。
    2022-01-25 14:08:42下载
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  • 采用优化彩色化的实现
    在Linux上,你需要先安装GTK程序库:sudo的资质安装libgtk2.0-dev的需要注意的是apt-get的将无法正常工作,以及它解决不了依赖问题正确。也libsuitesparse-dev的需要编制须藤性向安装libsuitesparse-dev的您还需要GIMP开发包sudo的资质安装libgimp2.0-dev的
    2022-02-06 01:04:54下载
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  • 结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9,将Kinect v2.0获取得红外数据存到openCV2.4.9中,并输出
    结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9,将Kinect v2.0红外数据存到openCV2.4.9类型的图像函数格式(Mat image)中,并将获取的kinect v2.0infrared图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开,infrared数据的获取,以及与openCV2.4.9相结合的数据格式,还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。
    2022-03-05 17:31:36下载
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  • 实现两幅的匹配和拼接
    通过采用surf算法,来分别提取两幅图像的特征点,来进行图像的匹配,利用ransac算法来剔除误匹配,实现精确的配准,根据匹配点,计算homography,进行两幅图像的拼接。实际使用中,新建一个控制台工程,将压缩包里面的两个文件加入工程,即可运行。
    2022-01-23 10:18:13下载
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  • 基于局部二元模式1的Matlab源代码的虹膜识别
    应用背景局部二进制模式(LBP)算子定义为灰度不变纹理测度,来自于局部邻域内的纹理的一般定义。通过其最近的扩展,LBP算子已成为一个真正强大的测量图像的纹理,显示效果出色在许多实证研究。LBP算子可以看作是对传统的发散的一个统一的方法纹理分析的统计与结构模型。也许最重要的财产的LBP算子在现实世界中的应用是它的不变性,对单调的灰度变化关键技术LBP算子可以看作是对传统的发散的一个统一的方法纹理分析的统计与结构模型。也许最重要的财产的LBP算子在现实世界中的应用是它的不变性,对单调的灰度变化。另一个同样重要的是它的计算简单,这使得它可以在具有挑战性的实时设置分析图像。LBP方法及其变种已经被大量应用在世界各地的应用。枸杞多糖是一种非参数核,总结了图像的局部空间结构。而且,它是单调的灰度变换不变性,因此LBP表示可能不敏感照明变化。这是一个非常有趣的特性,在虹膜识别。基于虹膜识别的个人身份识别近年来备受关注。几乎所有的国家的最先进的虹膜识别算法是基于统计分类和局部图像特征,这是噪声敏感,几乎没有提供完美的识别性能。我们已经开发出了一种新的虹膜识别方法,利用直方图的局部二进制模式进行全局虹膜纹理表示分类。关键词:MATLAB源代码,,,虹膜,识别,分割,检测,验证,匹配,LBP,地方,二进制,直方图模式。
    2022-08-23 09:37:24下载
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  • C++翻转,放大,缩小
    基于C++ 数字图像处理,主要为几何变换,放大缩小翻转等                                                   
    2022-02-26 11:57:24下载
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  • 人脸识别opencv,绝对可用
    应用背景vs2010+opencv2.4.8,人脸识别,ORL人脸数据库,里面有两个代码,LBP.cpp利用LBP方法先训练图像得到分类器(xml)然后测试待测样本。LBPload.cpp则直接可以用LBP.CPP生成好的分类器测试待测图片,比LBP.cpp快很多。关键技术用的是LBP算法,也可以换成pca和fish算法,只是LBP更快而且占得内存也小一些,里面也有测试时间。为了方便,我直接确定的测得是第13个人,可以修改的。里面的data文件夹里面的at.txt和待测图片路径记得按照你们的情况修改。
    2022-02-01 06:28:14下载
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  • William T. Freeman大神经典的马尔科夫随机场超分辨影重建全部代码数据集论文和大神页面
        William T. Freeman大神经典的马尔科夫随机场超分辨影像重建全部代码,数据集,论文和大神页面。非常适合超分辨率初学者和相关研究的人员。很多代码下载了之后无法运行或者缺少文件,但是这个可直接运行,无需太多的调试。This is an implementation of the example-based super-resolution algorithm of [1]. Although the applications of MSFs have now extended beyond example-based super resolution and texture synthesis, it is still of great value to revisit this problem, especially to share the source code and examplar images with the research community. We hope that this software package can help to understand Markov random fields for low-level vision, and to create benchmark for super-resolution algorithms.When you refer to this code in your paper, please cite the following book chapter:W. T Freeman and C. Liu. Markov Random Fields for Super-resolution and Texture Synthesis. In A. Blake, P. Kohli, and C. Rother, eds., Advances in Markov Random Fields for Vision and Image Processing, Chapter 10. MIT Press, 2011. To appear.
    2022-03-29 03:58:10下载
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