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Masaccio_人脸识别
应用背景
随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：
（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。
（2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。
（3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。
（4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。
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- 2023-02-17 11:20:03下载
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实时通讯
应用背景实时通讯，便捷畅聊。无时间限制无地域限制，随时想聊就聊！关键技术实现便捷聊天，源码包含客户端、服务端、数据库。
- 2023-07-26 07:10:04下载
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基于SSH2的网上投票系统
该投票管理系统中，通过投票管理功能，可以完成创建新投票项、修改原有投票信息、删除投票项、查找特定投票项和验证用户权限功能。通过网上投票功能，可以完成对投票项的投票，显示投票结果。 在验证用户权限的模块中，只有具有管理权限的用户才能登陆后台模块。当管理员登陆后台成功后，如果想修改自己的密码，则可以登录进入修改密码的页面。 在创建新投票项的模块中，当管理员登陆后台成功后，打开修改投票项页面单击“新增一个投票选项”链接就可以在出现的“增加新投票项”页面中实现增加新投票项功能。 在修改原有投票信息的模块中，当管理员登陆后台成功后，打开修改投票页面单击“更新”链接，就可以在出现的“更新投票项”页面中实现更新投票项功能。 在删除投票信息的模块中，当管理员登陆后台成功后，打开修改投票页面单击相应投票项的“删除”链接就可以实现删除投票项功能。 在查找特定投票的模块中，当管理员登陆后台成功后，在打开查找投票页面中输入完整或部分的投票主题并提交，就可以实现查找特定投票信息。 在网上投票功能中，主要浏览者（任何）进入投票页面，在系统提供的投票主题及投票内容中进行投票后，系统就会自动显示投票结果。（数据库使用MySQL,开发工具使用MyEclipse,数据库文件也在压缩文件中）
- 2022-04-22 09:22:10下载
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java的事件驱动
这个文件是针对Java事件驱动编程的教程。在本教程中创建包含事件的GUI。您可以看到如何将操作事件添加到JButton。
- 2023-08-18 20:20:03下载
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Java 调用C/C++说明
资源描述java调用C/C++技术指南,详细的描述了Java如何调用C++的方法，非常实用，适合初学者
- 2022-08-18 02:56:12下载
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JAVA 矩阵逆运算
用JAVA编写的矩阵求逆
import java.io.*;
import java.util.StringTokenizer;
public class Test {
private int N;
private double[][] src;
private double[][] result;
public Test() {
}
public static void main(String[]
- 2022-05-30 04:28:34下载
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从XML到Java SCA
资源描述一个SCA的XML文件和一个相应的Java类创作解析。
- 2023-01-06 07:15:04下载
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简单应用蚁群的Java源代码
简单的Java应用蚁群算法的源代码- 蚁群算法- 路径-信息素更新
- 2022-03-19 21:34:26下载
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Java简单实现贪吃蛇
Java实现简单贪吃蛇程序，主要实现了蛇的移动控制、蛇吃食物以及游戏计分
- 2022-01-25 22:30:13下载
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在 java 中的 Hopcroft 卡普算法的实现
Hopcroft — — 卡普算法是作为一种算法输入二部图，并生成作为输出最大基数匹配 — — 一套尽可能多尽可能边缘没有两个边缘份额的财产终结点。它运行在 O （|E|sqrt {|V |})在最坏的情况，在那里 E 一套在图中，边和 V 设置关系图的顶点数的时间。在稠密图时间绑定变成 O （|荧光 ^ {2.5}），和它运行在接近线性时间的随机图论。该算法被发现由约翰 Hopcroft 和理查德 · 卡普 (1973 年)。与以前的方法，用于匹配匈牙利算法和埃德蒙兹 （1965 年） 的工作，Hopcroft — — 卡普算法一再增加部分通过寻找增加路径匹配的大小。然而，而不是寻找只是单一的增广路径，每个迭代，该算法发现最短增广路径最大集。因此需要只有 O(sqrt{n}) 迭代。同样的原则也用于开发更为复杂的算法，对于非二部图匹配随着运行时间作为 Hopcroft — — 卡普算法相同的渐近。
- 2022-03-19 16:54:02下载
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