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K210SD卡断电后仍可保存的人脸识别数据

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简介：
本产品采用K210处理器，具备强大的边缘计算能力，支持人脸识别等功能。特别之处在于即使在设备断电的情况下，也能通过内置SD卡安全存储人脸数据，确保信息安全与持久性。 K210SD卡掉电存储的人脸识别功能允许在断电情况下保存人脸识别数据。

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  • K210SD卡断电后仍可保存的人脸识别数据
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    本产品采用K210处理器，具备强大的边缘计算能力，支持人脸识别等功能。特别之处在于即使在设备断电的情况下，也能通过内置SD卡安全存储人脸数据，确保信息安全与持久性。 K210SD卡掉电存储的人脸识别功能允许在断电情况下保存人脸识别数据。
  • yale人脸识别_face-recognition.zip_matlab yale人脸数据库_人脸识别数据集_yale人脸
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    本资源包含Yale大学的人脸识别数据库，适用于MATLAB环境。该数据库包含了不同光照、表情和面部姿态下16个人的共计165张灰度图像，广泛应用于人脸识别算法的研究与测试。 在使用Yale人脸数据库进行人脸识别实验后，识别率达到90.67%。
  • GavabDB.zip_3D 人脸数据集_3D人脸识别_3d face_人脸 3d 识别
    优质
    GavabDB是一款专为研究设计的高质量3D人脸数据集，旨在促进3D人脸识别技术的发展和应用。 GavabDB 数据集为3D人脸识别提供了资源。
  • NPE.rar_NPE人脸识别_人脸数据集_流形_流形人脸识别_流形识别
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    本资源包包含用于研究的人脸识别数据集，特别聚焦于流形学习技术在人脸识别中的应用，旨在促进高效、精准的流形人脸识别算法开发。 用于流形学习的算法——局部邻域保持可以分析任何符合流形分布的数据集，并常用于人脸识别。
  • K210人脸识别+断电存储程序及软件安装包
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    本产品为K210专用的人脸识别系统与断电保护解决方案，包含完整软件安装包。支持数据安全保存，确保设备在各种情况下的稳定运行和高效性能。 K210人脸识别功能包括断电存储程序和软件安装包。其中的固件需要自行在官网下载人类模型。所有必需的软件都会包含在里面。
  • ATT人脸识别数据
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    ATT人脸识别数据集包含数千张人脸图像，广泛应用于人脸识别算法的研究与开发中，是评估面部识别技术性能的重要资源。 该人脸库由剑桥大学AT&T实验室创建，包含40人的共400张面部图像。部分志愿者的图像涵盖了姿态、表情以及面部饰物的变化。在人脸识别研究初期，这一数据库被广泛使用。然而，由于变化模式较少，大多数系统在此数据集上的识别率均能达到90%以上，因此进一步利用的价值已不大。
  • 人脸识别数据库
    优质
    人脸识别数据库是一个存储和管理大量面部图像及相应数据的系统，用于支持身份验证、安全监控等应用。 这段文字提到了多个常用的人脸数据库，包括CMU_PIE_Face、yale人脸数据库（包含YaleB1-10）、umist数据库、ORL人脸数据库、MIT人脸库以及FERET_80_80-人脸数据库和CMU_PIE_Face数据库。
  • 人脸识别数据库
    优质
    人脸识别数据库是指用于存储和管理人脸图像及相关信息的数据集合，广泛应用于身份验证、安全监控等领域。 史上最全的人脸库集合，在我进行毕业设计期间收集完成。包括ORL人脸库、Yale人脸库、FERET人脸库及MIT人脸库。 - ORL人脸库包含92*112像素的bmp格式和pgm格式图像各400幅。 - Yale人脸库则有15个人的人脸数据，每个人对应11张大小为100*100像素的BMP图片。 - MIT人脸库里包括了2706张分辨率为20*20像素的人脸bmp图和4381张非人脸识别用的同样分辨率的背景图像。 - FERET人脸库则有总计1600幅大小为80*80的图像。 这些数据库对于进行人脸识别研究来说不可或缺，非常值得下载。
  • TensorFlow实现人脸识别（3）——训练人脸样本并保存模型
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    本篇教程介绍如何使用TensorFlow框架训练人脸样本数据，并详细讲解了保存训练所得模型的方法。 TensorFlow实现人脸识别（3）——对人脸样本进行训练并保存人脸识别模型的具体解释可参考相关文献或教程。
  • YaleB人脸数据集 FaceDB人脸识别库
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    简介：YaleB人脸数据库与FaceDB人脸识别库是用于面部识别技术研究的重要资源。YaleB包含多样化的面部图像，而FaceDB则提供了一个强大的框架来评估和比较不同的面部识别算法性能。 FaceDB_YaleB 人脸数据集包含了10个人的5850幅图像，在9种姿态和64种光照条件下采集。这些变化条件下的图像是在严格控制下拍摄，主要用于研究光照和姿态问题的建模与分析。对于FaceDB_YaleA人脸数据集的相关信息，请参阅其他资源。