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正点原子探索板进行综合人脸识别实验。

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简介：
该正点原子探索板提供了一套综合的人脸识别实验方案，旨在为用户提供一个全面且实用的学习和实践平台。通过该平台，用户可以深入了解并掌握人脸识别技术的原理和应用，从而更好地进行相关实验研究和开发。

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  • 正点原子探索板人脸识别综合实验
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    《正点原子探索板人脸识别综合实验》是一套全面指导初学者掌握基于探索板的人脸识别技术的教程，涵盖硬件设置、软件编程及实际应用案例分析。 正点原子探索板综合实验包括人脸识别功能。
     
  • 正点原子STM32F407探索者板LD3320语音识别程序
    优质
    本项目基于正点原子STM32F407探索者开发板，结合LD3320模块实现高效的语音识别功能，适用于智能硬件和物联网领域的语音交互应用。 这是使用正点原子探索者开发板实现的LD3320语音识别程序，采用SPI通信方式。模块唤醒后会呼叫“小李子”，需要插入SD卡，并通过串口调试助手打印信息。
     
  • 正点原子STM32407探索者+MLX90640+LCD
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    本项目融合了正点原子STM32407探索板、MLX90640热成像传感器及LCD显示技术，致力于打造高效红外温度监测与可视化系统。 基于正点原子探索者STM32F407开发板，实现双线性插值算法，并直接在屏幕（包括2.8寸、3.5寸及4.3寸）上显示结果，无需修改任何代码即可适应不同尺寸的显示屏。
     
  • STM32F407示波器 正点原子STM32F407探索者开发板
    优质
    本项目基于正点原子STM32F407探索者开发板，实现了一个简易的数字示波器功能，适用于学习和测试嵌入式系统中的信号处理。 使用探索者STM32开发板连接ALIENTEK 4.3寸TFTLCD模块实现简易示波器功能。该TFTLCD模块通过FSMC驱动，其中FSMC_NE4接LCD片选引脚、A6接RS引脚。ADC采用PA5引脚进行数据采集，并利用TIMER3+DMA2_stream0+ADC1_PA5方式获取AD数据。波形绘制部分使用DMA中断完成，测量信息在主函数中处理。对于波形显示，可以选择画点或划线的方式；其中，画点的刷新速度大约是画线的两倍。
     
  • 百度人脸识别综合实例1.0.rar
    优质
    本资源为《百度人脸识别综合实例1.0》提供了一个包含多种应用场景的人脸识别代码示例集，适用于开发者快速入门及实践。 基于QT C++编写的应用程序调用百度API，集成了人脸识别、检测、对比、人脸注册以及活体检测等功能。用户可以直接运行exe文件使用该软件，并在我的博文中查看相关使用说明。如果有人下载并使用了这个应用程序，请帮忙点个关注和赞，谢谢大家的支持。
     
  • 实验二：利用PCA算法进行人脸识别
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    本实验通过应用PCA（主成分分析）算法对人脸图像数据集进行降维处理和特征提取，旨在实现高效的人脸识别。 一、实验目的 1. 理解PCA（主成分分析）算法。 2. 在理解的基础上实现基于PCA的人脸识别技术。 3. 掌握Python的第三方库tkinter，并使用它进行GUI编程。 二、实验要求 1. 基于PCA算法实现人脸识别功能。 2. 完成核心代码后，设计用户界面以方便交互操作。 3. 实现文件系统的打开功能，允许自主选择数据集和测试图片。 4. 保证代码格式工整且逻辑清晰。
     
  • 人脸识别正负样本集合
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    人脸识别正负样本集合是指在人脸识别技术中用于训练和测试的数据集，其中包含确认人脸属于特定个体的正样本与排除非目标个体的负样本。这些数据对于提高识别准确度至关重要。 该数据集包含大量正负人脸样本图片（正：18588个，负：10927个），是业内权威的人脸测试集之一，并被中科院项目用于训练与测试。
     
  • 人脸识别正负样本集合
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    人脸识别正负样本集合是指用于训练和测试人脸识别算法的数据集，包含标记为正面（匹配）和负面（非匹配）的人脸图像对，旨在提高模型识别准确性和鲁棒性。 该数据集包含大量正负人脸样本图片（正面样本18588个，负面样本10927个），是业内权威的人脸测试集之一，并且已被中科院项目用于训练与测试。
     
  • 基于STM32的面部识别系统设计与实现——以STM32F4探索者开发板为例（正点原子）
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    本项目介绍了一种基于STM32微控制器的面部识别系统的设计与实现过程。通过使用STM32F4探索者开发板，结合先进的图像处理技术，构建了一个高效、准确的人脸识别应用平台，适用于门禁控制等场景。该设计由正点原子团队完成。 串口工具用于烧录代码。
     
  • 利用dlib进行68个人脸特征点识别
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    本项目采用开源库dlib实现精准的人脸特征定位，能够检测并标记人脸上的68个关键点，为面部表情分析和人脸识别提供强有力的技术支持。 使用的是dlib18.18版本，主要是为了获取人脸的68个特征点。这个库是32位的，并且是由我自己生成的，用的是vs2015编译器。无需对任何东西进行修改，下载后即可运行。