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课程设计 基于Matlab+HOG+SVM 的人脸识别算法源码及部署说明文档.zip

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  • 基于Matlab的身份证识别系统课程设计（含源码、GUI界面及部署说明文档）.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的身份证识别系统的完整解决方案，包含源代码、图形用户界面（GUI）和详细的部署指南。适合用于学习和项目实践。 【资源概览】课程设计：基于Matlab的身份证识别系统源码+GUI界面+部署说明文档资料+项目资料齐全.zip 该资源为在校高分项目的完整代码，经过导师指导并获得认可，在答辩评审中得分高达95分，体现了高质量和深度。所有代码在上传前都已通过严格测试，确保其功能完全符合预期。 此课程设计适用于计算机相关专业的学生与教师（如软件工程、计算机科学、区块链技术、人工智能、电子信息工程、物联网技术和通信工程等），可用作毕业设计、课程作业或项目演示材料。对于初学者而言，也是一个极佳的学习资源。 具备一定编程基础的用户可以在原有代码基础上进行个性化修改以实现更多功能，直接用于完成学业任务也是可行的。欢迎下载并交流学习经验，共同进步！
  • 基于HOG与SVM的人脸口罩识别方法.zip
    优质
    本项目提出了一种结合HOG特征提取和SVM分类器的人脸口罩检测算法，旨在准确识别佩戴口罩的状态，适用于疫情防控等多种场景。 基于HOG和SVM的人脸口罩识别算法文件架构如下： - HOGdescriptor.m：获取图像的HOG方向直方图。 - computeGradient.m：计算传入图像每个像素点在x、y轴的梯度。 - drawRectangleImage.m：在图像上绘制方形框图。 - gamma1.m：gamma校正算法。 - dection.m：预测算法运行入口。 - guiTest.m：Matlab GUI界面生成使用说明。 进行预测之前需要先对样本进行训练，可以使用trainImg.m中的函数。修改正负样本段落件夹路径后开始训练，完成后MATLAB会得到一个SVM分类器。接下来，在dection.m中修改需要进行预测的图片路径以及预测结果路径，并将SVM分类器传入该方法执行。 训练集采用的是武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心开源的人脸口罩数据集（Real-World Masked Face Dataset，RMFD）。
  • 基于MATLAB的PCA算法人脸识别系统源码及项目设计文档_人脸识别_PCA_MATLAB
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    本资源提供基于MATLAB的人脸识别系统源代码和详细项目设计文档，采用PCA算法实现特征提取与人脸分类。适合科研学习使用。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：基于Matlab主成分分析(PCA)算法的人脸识别系统源码+项目设计文档 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可以联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
  • 基于SVM与HOG的行人识别算法Matlab实现
    优质
    本项目采用支持向量机(SVM)结合 Histogram of Oriented Gradients (HOG)特征，实现了高效的行人检测算法，并在MATLAB环境中进行了详细实现和验证。 本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。其中除了SVM部分利用了Matlab现有库，其余程序均为自行编写。由于预选框采用变尺度滑动，因此运行时间会相对较长，请谅解。
  • 基于SVM与HOG的行人识别算法Matlab实现
    优质
    本项目采用MATLAB编程环境，实现了基于支持向量机(SVM)和 Histogram of Oriented Gradients (HOG)特征提取方法的行人识别系统。通过优化SVM参数及利用HOG的有效边缘方向信息，提高行人检测精度与鲁棒性。 本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。其中除了SVM部分利用了Matlab现有库，其余代码皆为自行编写。由于预选框采用变尺度滑动机制，因此程序运行速度会相对较慢，请见谅。
  • 基于SVM和HOG的行人识别算法MATLAB实现
    优质
    本简介介绍了一种基于支持向量机(SVM)与 Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取的行人检测方法，并给出其在MATLAB环境下的具体实现过程。 本人课程作业，直接运行Optimize.m文件即可进行测试。其中除了SVM部分使用了Matlab现有的库函数外，其余代码均为自行编写。由于预选框采用变尺度滑动机制，因此程序运行速度会相对较慢，请见谅。
  • 基于Dlib和OpenCV的人脸识别课程大作业（含源代码及文档说明）
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    本项目为人脸识别课程设计，采用Dlib与OpenCV库实现人脸检测、关键点定位及身份识别功能，并提供完整源码和详细文档。 资源内容包括课程大作业——基于Dlib和OpenCV的人脸识别项目，并附带源代码及文档说明。 该代码具备运行结果展示功能；若无法正常执行，请私信作者获取帮助。此外，该项目采用参数化编程方式，便于用户调整相关参数设置，同时拥有清晰的程序结构与详细的注释信息，在确保各项功能完备的情况下才进行上传发布。 适用对象主要为计算机、电子信息工程和数学等专业领域内大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目需求者。作者是一位在某大型企业担任资深算法工程师的专业人士，从事Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真工作长达十年之久；擅长于计算机视觉技术应用开发与目标检测模型优化等课题研究，并熟练掌握智能优化算法、神经网络预测分析方法及信号处理等相关技能。此外，在图像处理领域也积累了丰富的经验，包括但不限于元胞自动机模拟实验设计和无人机路径规划等方面的研究成果。 对于寻求更多相关源码资源的用户，请直接访问作者主页进行搜索查询。