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MATLAB耳朵识别代码-EAR_ALIGNMENT_CPR: 使用级联姿势回归实现耳朵对齐: EAR_MEDIUM-LIGHT_S...

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简介：
这段代码是关于使用MATLAB实现耳朵识别和对齐的项目，采用了级联姿势回归技术来处理不同光照条件下的人脸图像中的耳朵特征。该项目旨在提高在复杂环境下的耳朵检测精度。 MATLAB使用级联姿势回归库来识别耳朵并进行对齐处理。该库是从原始的级联姿势回归库分支出来的，并成功地从经过训练的数据中确定图片上预定义模型的方向与位置。根据这些信息，算法进一步调整耳朵的位置以使其处于自然状态。这是我的学士论文的一部分。 这个图书馆需要MATLAB图像处理工具箱（版本3.00或更高）的支持，且已在Matlab R2015b环境中进行了测试。 使用该库的方法如下： - 使用`poseLabeler.m`文件来标记训练数据。 - 运行CPR的主要功能是通过调用`cprDemo.m`实现的。 - 在运行过程中需要根据实际输入的数据调整参数，例如： - `n0,n1=50`, 表示样本图片数量的一半 - `d=100`, 表示总的输入图片的数量（最少为100）

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  • MATLAB耳朵识别代码-EAR_ALIGNMENT_CPR: 使用级联姿势回归实现耳朵对齐: EAR_MEDIUM-LIGHT_S...
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    这段代码是关于使用MATLAB实现耳朵识别和对齐的项目，采用了级联姿势回归技术来处理不同光照条件下的人脸图像中的耳朵特征。该项目旨在提高在复杂环境下的耳朵检测精度。 MATLAB使用级联姿势回归库来识别耳朵并进行对齐处理。该库是从原始的级联姿势回归库分支出来的，并成功地从经过训练的数据中确定图片上预定义模型的方向与位置。根据这些信息，算法进一步调整耳朵的位置以使其处于自然状态。这是我的学士论文的一部分。 这个图书馆需要MATLAB图像处理工具箱（版本3.00或更高）的支持，且已在Matlab R2015b环境中进行了测试。 使用该库的方法如下： - 使用`poseLabeler.m`文件来标记训练数据。 - 运行CPR的主要功能是通过调用`cprDemo.m`实现的。 - 在运行过程中需要根据实际输入的数据调整参数，例如： - `n0,n1=50`, 表示样本图片数量的一半 - `d=100`, 表示总的输入图片的数量（最少为100）
     
  • MATLAB耳朵识别代码 - MatlabHeadRecognition：利用顶部视角头像的MATLAB代码，用于识别鼻尖和耳朵...
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    MatlabHeadRecognition是一套基于MATLAB开发的代码库，专为从顶部视角拍摄的人脸图像设计。这套工具旨在精准定位并识别头部图像中的关键特征点，尤其是鼻尖与耳部区域，从而实现高效且准确的头部特征提取和分析功能，适用于面部追踪、姿态估计等领域研究。 在MATLAB中识别耳朵的代码（基于自上而下的头部图像）用于确定鼻尖、耳朵以及后脑勺中间的确切位置。使用自上而下的秃头图像，目标是获取以下位置（以像素坐标表示）：鼻尖；两耳正中的点；一条从鼻尖延伸到底部边缘的直线与后脑勺交点的位置。 我已经编写了将图像转换为灰度和二值图的代码，以便显示头部轮廓。接下来需要生成一条直线并自动通过MATLAB代码获取以下坐标：鼻尖、耳朵中间位置以及该直线与后脑勺相交处的坐标。 按照逻辑顺序（我认为），编码应该包括： 1. 找到鼻尖的位置。 2. 从鼻尖向下画出一条直线。 3. 确定两耳正中的点，然后找到这条直线与头部轮廓边缘即后脑勺部分相交的具体位置。
     
  • 左耳朵耗子leetcode-ARTS：个人的艺术实践
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    左耳朵耗子leetcode-ARTS是由左耳朵耗子发起的一个项目，旨在通过每周解决算法问题和学习新技术来提高编程技能和个人艺术修养。该项目鼓励技术爱好者们积极参与，共同成长。 ARTS 是由左耳朵耗子发起的一项挑战活动。我第一次听说这个项目是在刚入职不久的公司内部wiki上看到的。当时有一个团队leader带领他们组每周执行ARTS挑战，看完之后觉得很有意义，于是我也决定参与进来。 关于ARTS的起源，可以参考左耳朵耗子在Algorithm上的介绍，主要是为了编程训练和学习目的。具体来说，每周至少完成一个leetcode算法题（从简单的Easy开始尝试），然后逐渐过渡到Medium难度，最后挑战Hard级别的题目来提升自己的能力。仅通过阅读书籍是不够的，在看完书后必须进行实际操作才能掌握。 Review环节则是为了更全面地了解业务和代码情况（这条我们根据团队实际情况进行了调整）。如果当周没有新的开发任务，则按照原计划去读一篇文章。 Tip部分是为了总结平时工作中遇到的技术问题，每周学习一个新的技术技巧。你可以记录自己在工作过程中发现的问题、踩过的坑以及学到的新知识。 Share环节则是为了提高个人影响力，并分享一些有见地和思考的文章。 这样参与ARTS挑战后，在网上可以看到许多开发者发布的打卡帖。
     
  • PHP在线听歌系统-耳朵音乐 v4.0.rar
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    耳朵音乐v4.0是一款基于PHP开发的在线听歌平台，提供丰富的曲库资源和便捷的搜索功能，让用户体验个性化音乐服务。 耳朵音乐-PHP在线听歌系统是一款开源的音乐平台，每个用户都有一个类似UCHome样式的个人中心，并支持在线FTP上传及录音功能，方便创建自己的音乐专辑。该系统的内核采用高速模板引擎与缓存机制等框架开发而成，运行速度快。 在2016年6月23日的升级中，耳朵音乐增加了以下更新： - 音乐页面新增评论功能 - 优化内置播放器的细节
     
  • 耳朵频率响应及听力测试：使用MATLAB绘制听力阈值图
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    本项目利用MATLAB软件分析并可视化人类耳朵的频率响应特性，通过编程实现听力测试，并绘制个体听力阈值图，以便评估听觉敏感度。 该程序可以帮助您测量耳朵的频率响应。您可以单独测试每只耳朵并进行比较，或者将自己的结果与其他人的结果进行对比。人耳对某些频率比其他频率更为敏感，在不同的响度级别下，不同频率听起来同样响亮的程度也有所不同。通过这个程序可以为您的耳朵生成“等响度曲线”，让您观察到自己对于各种频率的反应情况。如果怀疑存在听力问题，则建议寻求专业人员进行测试。
     
  • 如何训练“金耳朵”——使用测音软件听音技巧指南
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    本指南详细介绍了利用专业测音软件培养敏锐听力的方法和技巧，旨在帮助音频爱好者及专业人士提升声音辨识能力。 这款软件是一款测试听音的工具，用户可以自定义语音内容，并通过训练提高自己辨别音频细微差别的能力。
     
  • Matlab耳识别系统代码V3-开源
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    Matlab耳识别系统代码V3-开源是一款基于MATLAB开发的耳部特征识别软件，适用于生物特征认证研究与应用。该版本优化了算法效率和准确性，支持用户自定义参数调整，并完全开放源码以促进学术交流和技术改进。 耳朵识别系统V3：这是最新版本的生物识别耳朵识别系统的测试版，在我们的系统中实施了创新技术。我们团队基于主成分分析开发了一种快速且准确的耳朵识别算法，能够实现低错误率的耳朵识别功能。此外，该代码还利用一种高精度的方法——相干点漂移（CPD）进行1:1验证。
     
  • 花朵分类识别.docx
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    本文档《花朵分类识别》介绍了利用机器学习技术对不同种类的花卉进行自动识别的方法和应用，涵盖数据收集、模型训练及实际案例分析。 通过华为云ModelArts平台进行自动学习的图像分类实验来实现花卉识别功能。该实验使用了由华为云提供的数据集，并涵盖了从导入、标注数据到搭建训练项目，再到模型部署及测试等一系列步骤。整个过程需要截取屏幕并按照模板要求记录在实验报告中。对于有一定基础且感兴趣的同学来说，可以自行选择其他相关主题进行探索性学习，只要通过使用华为云平台完成相应的操作即可。 请注意：由于图片是用手机拍摄的，可能清晰度不是很高，请根据实际情况决定是否下载和使用这些图像文件。
     
  • 金耳朵听音训练软件Harman How To Listen (公共版).rar
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    金耳朵听音训练软件Harman How To Listen (公共版)是一款基于哈曼听力研究的专业音频鉴赏培训工具，适用于大众用户提升音乐与声音感知能力。 简介：听音软件可以帮助用户自定义语音，并训练耳朵分辨音频的细微差别。 详情请参阅相关文章（原链接为知乎上的文章）。 官网下载速度较慢，这里提供了一个替代地址供参考。
     
  • 花朵识别的数据集
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    本数据集包含了大量标注清晰的花卉图片，旨在促进深度学习算法在花朵分类与识别领域的研究与发展。 flower花朵识别数据集