衣物识别：Clothes-recognition

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简介：
衣物识别项目专注于衣物图像的自动分类与检索技术研究。通过深度学习方法，实现对各类服装的精准辨识和智能推荐，优化在线购物体验。在研究衣服识别（版本1）的过程中，我了解到一个简单的CNN不会带来好的结果，因为任何转移学习模型都不适用。原因有三：首先，衣物之间的差异很大；其次，由于服装变形的影响；最后，拍摄条件也各不相同。FashionNet建议的解决方案是使用多个拆分的CNN分支来分配不同的属性，并进行串联处理。然而，我没有在单个标签上处理多个属性的经验，也没有编码像FashionNet这样复杂模型的能力。目前看来这项任务对我而言难度太大。我在GitHub上查找了关于FashionNet的相关研究资料，但没有找到全面且声称准确性高的内容。我考虑过使用Mask-RCNN的方法，但是数据集缺少分段注释信息。虽然我没有放弃这个项目，但我决定尝试使用一些已知的技术来接近于实现类似FashionNet的效果。给定的数据集中有18438个文件（即6146组jpg、xml和txt），全部位于一个单独的文件夹中。可以通过分析这些文件的名字来进行标签识别。

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衣物识别：Clothes-recognition

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衣物识别项目专注于衣物图像的自动分类与检索技术研究。通过深度学习方法，实现对各类服装的精准辨识和智能推荐，优化在线购物体验。在研究衣服识别（版本1）的过程中，我了解到一个简单的CNN不会带来好的结果，因为任何转移学习模型都不适用。原因有三：首先，衣物之间的差异很大；其次，由于服装变形的影响；最后，拍摄条件也各不相同。FashionNet建议的解决方案是使用多个拆分的CNN分支来分配不同的属性，并进行串联处理。然而，我没有在单个标签上处理多个属性的经验，也没有编码像FashionNet这样复杂模型的能力。目前看来这项任务对我而言难度太大。我在GitHub上查找了关于FashionNet的相关研究资料，但没有找到全面且声称准确性高的内容。我考虑过使用Mask-RCNN的方法，但是数据集缺少分段注释信息。虽然我没有放弃这个项目，但我决定尝试使用一些已知的技术来接近于实现类似FashionNet的效果。给定的数据集中有18438个文件（即6146组jpg、xml和txt），全部位于一个单独的文件夹中。可以通过分析这些文件的名字来进行标签识别。

Matlab AlexNet 图像识别代码-衣物分类: Classification-of-Clothes

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本项目利用MATLAB实现AlexNet模型，专注于衣物图像的分类任务。通过训练和测试，对不同类型的衣物进行准确识别与归类。在使用Tensorflow进行程序测试时，我们需要将图像和txt文件加载到python程序（inception.py）中，并通过命令行运行该程序。执行的命令格式为：`inception --how_many_training_steps 500 --output_graph=~/new_graph.pb --output_labels=~/new_labels.txt --image_dir ~/（imagedata目录）`，其中`new_graph.pb`是我们训练过的包含衬衫、夹克和毛衣分类模型优化权重的图形文件。另外，我们还需要加载一个名为`new_labels.txt`的标签文本段落档，该文档包含了用于图像识别的类别信息。这些文件需要存储在与testing_inception文件相同的位置中。运行程序后可以查看测试结果。对于Matlab部分，我们的代码适用于具有神经网络工具箱的matlab版本，并且使用了下载得到的alexnet模型（downloadalexnet.mat）。

开放集识别：Open-Set Recognition

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开放集识别（Open-Set Recognition）是指在给定类别之外存在未知类别的条件下，系统能够正确识别出这些未知样本并将其与已知类别区分开来的机器学习任务。公开集识别项目使用PyTorch进行开发。如有任何问题，请通过电子邮件联系。本项目的实验性实现（尤其是方法部分）需要重新构建，因此对于不同的算法和数据集有不同的要求。通常情况下，基本且必不可少的要求包括： - Pytorch 1.4+ 和 torchvision 0.7.0 ```shell pip3 install torch torchvision ``` - scikit-learn ```shell pip3 install -U scikit-learn ``` - numpy ```shell pip3 install numpy ``` 对于OpenMax，还需要安装： ```shell pip3 install libmr ``` 绘制MNIST数据集时需要的库包括imageio和tqdm: ```shell pip3 install imageio tqdm 配套的数据集为CIFAR-100（已完成）。

Speech Recognition：中文语音识别

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中文语音识别致力于研究将人类的口语信息转化为文本的技术。该领域结合了信号处理、模式识别及人工智能等多学科知识，旨在提高机器对于汉语的理解和转换能力，使人机交互更加自然流畅。中文语音识别 1. 环境设置：Python 3.5, TensorFlow 1.5.0 2. 训练数据下载清华大学中文语料库（thchs30） 3. 在conf目录下的conf.ini文件中进行训练配置，然后运行python train.py开始训练。也可以在终端运行python test.py进行测试或者使用PyCharm打开项目。 4. 测试效果

人脸识别技术（Face Recognition）

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简介：人脸识别技术是一种生物识别技术，通过分析和对比人脸图像或视频中的特征信息来确认个人身份。该技术广泛应用于安全认证、社交媒体、移动支付等多个领域，极大地提升了便利性和安全性。 face_recognition 是一个简单的人脸识别库。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它来管理和识别人脸。该软件包采用了dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，在《Labeled Faces in the World》测试基准下达到了99.38%的准确率。此外，face_recognition还提供了一个名为face_recognition的命令行工具，方便用户通过命令行对文件夹中的图片进行人脸识别操作。安装方法如下： 1. 首先需要安装 cmake 和 boost ``` pip install cmake pip install b ```

vein-recognition: 我的本科毕业论文关于生物识别静脉识别技术

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我的本科毕业论文聚焦于生物识别领域的静脉识别技术，深入探讨了该技术的工作原理及其在身份认证中的应用潜力。我的本科论文是关于生物识别静脉识别的。该论文的相关代码如下所述： “experiments”文件夹包含用于测试各种预处理、特征提取和分类算法的代码。“clean”文件夹则包括一些演示版本，通常是相关代码更清晰易懂的版本，并且可以用来重现我在论文中提出的结果。

AI-Challenger-Plant-Disease-Recognition: AI Challenger农作物病害识别竞赛

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简介：AI Challenger农作物病害识别竞赛是面向全球科研人员及学生的开放性竞赛平台，致力于利用人工智能技术提升农作物病害诊断效率与准确性。参赛者通过分析大量植物疾病图像数据，开发出高效的自动化识别模型，以应对农业领域面临的挑战。比赛旨在促进跨学科合作，推动农业科技发展，确保粮食安全和可持续农业生产。 AI-Challenger-Plant-Disease-Recognition 是一个农作物病害检测项目。环境配置如下：python==2.7, tensorflow==1.2.1。使用方法： 1. 更改 plot.py 脚本中的路径，运行该脚本可以绘出数据分布的直方图。 2. 下载预训练模型，并更改 plant_disease.py 中的输入文件路径、输出文件路径以及预训练模型文件路径，在 code 路径下直接运行 python plant_disease.py。完成训练后会自动使用训练得到的参数预测 testA 数据集，生成可以直接提交的 json 文件。项目中还有大佬开源分享框架：pytorch 和 keras，最终成绩分别为 0.875 和 0.88658。其他Label ID和名称如下： - Label ID: 0 - Label Name: apple healthy（苹果健康） - Label ID: 1 - Label Name: Apple_Scab general（苹果黑星病一般）

Vein Recognition: 有关我本科毕业论文的生物识别主题为静脉识别

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简介：该本科毕业论文聚焦于生物识别技术中的静脉识别领域，探讨了基于人体静脉图案的独特性及不可复制性进行身份验证的方法与应用。我关于生物识别静脉识别的本科论文代码如下所述。由此产生的论文可以找到。“experiments”目录包含用于测试各种预处理、特征提取和分类算法的代码；“clean”目录则提供一些演示版本，通常是相关代码更清晰易懂的形式，并可用于重现论文中提出的结果。

车牌识别项目：License Plate Recognition

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车牌识别项目（License Plate Recognition）旨在开发一种智能系统，能够自动、准确地识别车辆牌照信息。该技术广泛应用于交通管理、停车场自动化和安全监控等领域，通过先进的图像处理算法实现高效精准的车牌检测与字符识别。 License_plate_recognition车牌识别项目测试平台使用了以下软件版本：Python 3.6、PyQt5 5.11.3 和 opencv-python 3.4.3；以及 Python 3.7、PyQt5 5.11.3 和 opencv-python 4.2.0。

语音情感识别：Speech-Emotion-Recognition

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《语音情感识别》（Speech-Emotion-Recognition）系统通过分析人的声音特征来判断说话人的情绪状态，广泛应用于人机交互、心理学研究等领域。语音情感识别麦克风的安装需求：在命令提示符下移动到项目的根文件夹，并运行以下命令： ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 这将安装项目所需的所有库。正在运行的项目步骤如下： 1. 在命令提示符中，进入项目的根目录。 2. 运行下面的命令来启动应用： ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py createsuperuser python manage.py runserver ``` 3. 打开浏览器并访问服务器地址。注意事项： - 可以通过移动到/admin路径在浏览器上进行数据库管理。 - 请确保在具有麦克风的设备上运行此服务，因为情感预测依赖于该设备上的音频输入。