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OSD_7391(含行人识别).rar

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简介:
OSD_7391(含行人识别).rar是一款集成了先进行人识别技术的软件包。它能够精准检测并跟踪图像或视频中的行人,适用于安防监控、智能交通等领域。 行人识别源码使用SVM+HOG算法实现,并可作为FPGA行人检测的参考代码。该源码采用Verilog编写,结合了支持向量机(SVM)与方向梯度直方图(HOG)技术进行行人特征提取和分类。

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  • OSD_7391).rar
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    OSD_7391(含行人识别).rar是一款集成了先进行人识别技术的软件包。它能够精准检测并跟踪图像或视频中的行人,适用于安防监控、智能交通等领域。 行人识别源码使用SVM+HOG算法实现,并可作为FPGA行人检测的参考代码。该源码采用Verilog编写,结合了支持向量机(SVM)与方向梯度直方图(HOG)技术进行行人特征提取和分类。
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    行人检测技术是一种计算机视觉方法,旨在自动发现图像或视频中的行人。这项技术广泛应用于智能监控、自动驾驶等领域,以提高安全性与效率。 行人识别行人识别行人识别行人识别行人识别行人识别
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    本教程详细解析了行人识别技术,涵盖其定义、应用场景及关键技术点。适合初学者快速掌握行人识别的核心概念与方法。 行人识别详细教程提供了全面的指导和技术细节,帮助读者理解如何进行有效的行人检测与识别。该教程涵盖了从理论基础到实际应用的所有关键步骤,并且包含了许多实用的例子和代码示例,以便于学习者更好地掌握相关技术。无论是对于初学者还是有经验的研究人员来说,这都是一份非常有价值的资源。
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    行人再识别是一种计算机视觉技术,用于在不同摄像机视角下识别和匹配同一个人,广泛应用于智能监控、零售分析等领域。 利用Top-Push方法实现了行人重识别,参考文献为《Top-push Video-based PersonRe-identification》。实现过程中对部分代码进行了加密处理。
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    行人识别代码是一套专为自动检测和跟踪视频或图像中的行人设计的算法与程序。通过先进的计算机视觉技术,该系统能够准确地从复杂背景中分离出行人,并实时分析行人的移动轨迹及行为模式,广泛应用于智能监控、无人驾驶等领域,提升公共安全与交通效率。 自己训练SVM分类器进行HOG行人检测,在VS2013环境下使用OpenCV实现。
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    人脸识别库.rar包含了一系列高效的人脸识别算法和工具,适用于开发人员进行人脸检测、特征提取及身份验证等应用,助力智能安防与个性化服务。 本段落涉及的人脸库包括ORL人脸库、YALE人脸库以及ABERDEEN人脸库。其中,ORL人脸库包含40人的图片资料,每人有10张表情各异的照片。
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    本资源提供了一套完整的人脸识别解决方案,包括人脸检测功能。适用于多种应用场景,如安全监控、用户认证等。 SeetaFace包括三个独立的模块:人脸检测、人脸对齐和人脸识别。这三个模块结合使用可以实现完整的人脸识别功能。
  • 系统.rar
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    本资源为人脸识别系统相关资料合集,包含系统设计文档、源代码及实验报告等,适用于研究与开发人脸识别技术的学习者和从业者。 通用的人脸识别系统采用了深度学习算法,在测试中的准确率较高,并且提供了一个可视化的用户界面供操作使用(需自行安装OpenCV库)。
  • 图像.rar
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    人脸识别图像.rar包含了一系列用于训练和测试人脸识别算法的人脸照片集合,涵盖多种光照、姿态及表情变化。 作为人脸识别的训练数据集合,包括40组人脸,每组包含10张同一个人的脸。资源中还包括一个CSV文件。
  • 资料.rar
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    本资料集包含有关人脸识别技术的关键信息和资源,涵盖算法、应用案例及研究论文等,旨在为相关领域的学习者与研究人员提供支持。 在本示例项目renlianshibie.rar中,主要涉及的是利用ArcSoft虹软公司提供的免费SDK进行人脸识别技术的开发。ArcSoft虹软是一家知名的计算机视觉技术提供商,其人脸识别SDK为开发者提供了强大的功能,使得在Java平台上实现人脸识别成为可能。 我们需要了解人脸识别的基本概念。人脸识别是一种生物特征识别技术,通过分析人脸图像或视频流,自动检测和识别人脸特征,并与数据库中的模板进行比对,从而实现身份验证或识别。这项技术广泛应用在门禁系统、支付验证、监控安全等领域。 在Java环境下使用ArcSoft虹软的SDK,开发者需要熟悉Java编程语言以及基本的图像处理知识。虹软SDK通常会提供API接口,这些接口允许开发者调用预训练的模型进行人脸检测、关键点定位、人脸识别等任务。开发者需要按照SDK的文档说明,将相应的库文件(jar包)引入到Java项目中,然后通过编程调用相关函数完成所需功能。 例如,在使用SDK进行人脸检测时,可能会有以下步骤: 1. 初始化SDK:设置许可证文件路径,初始化识别引擎。 2. 加载图片:读取包含人脸的图像数据,准备进行处理。 3. 进行人脸检测:调用SDK提供的检测函数,找出图片中的人脸位置和大小。 4. 提取特征:对于检测到的人脸,进一步提取其特征值。 5. 存储或比对特征:特征值可以用于存储或与其他特征值进行比对,完成识别。 标签“java”和“人脸识别”表明这个示例项目结合了Java编程语言和人脸识别技术。这可能是创建了一个演示应用或者实际应用中的人脸识别功能的Web服务。 在压缩包renlianshibie中,可能包含以下内容: 1. SDK的Java库文件(jar包):这是实现人脸识别功能的核心组件,包含了所有必要的方法和类。 2. 示例代码:提供如何使用SDK的代码示例,帮助开发者快速上手。 3. 文档:详细说明了如何配置、使用SDK,包括错误代码和常见问题解答。 4. 许可证文件:用于初始化SDK,确保合法使用。 5. 测试图像:用于测试和演示SDK功能的图像文件。 通过学习和实践这个示例项目,开发者可以掌握如何在Java环境中集成和运用虹软人脸识别SDK。这将有助于提升自己在人工智能和计算机视觉领域的技能,并且对于理解人脸识别技术的工作原理、优化性能以及处理实际应用场景中的挑战也会有所帮助。