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基于Kinect2和OpenCV3.4的彩色、深度及红外数据采集与人脸动态追踪识别

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简介：
本项目采用Kinect2传感器结合OpenCV3.4技术，实现对彩色、深度和红外图像的数据捕捉，并运用先进算法进行实时的人脸追踪和身份识别。 原本计划使用Kinect来检测车辆，但由于缺少车辆的分类器，只好暂时用OpenCV自带的人脸分类器来进行程序测试。正面效果已经能满足我的需求了。

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  • 基于Kinect2和OpenCV3.4的彩色、深度及红外数据采集与人脸动态追踪识别
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    本项目采用Kinect2传感器结合OpenCV3.4技术，实现对彩色、深度和红外图像的数据捕捉，并运用先进算法进行实时的人脸追踪和身份识别。 原本计划使用Kinect来检测车辆，但由于缺少车辆的分类器，只好暂时用OpenCV自带的人脸分类器来进行程序测试。正面效果已经能满足我的需求了。
     
  • 基于Arduino的色彩识别与追踪小车
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    本项目设计了一款基于Arduino平台的智能小车，能够识别并追踪特定颜色的目标。利用传感器和编程算法实现精确的颜色检测与动态追踪功能，适用于教育、娱乐及科研等多种场景。 色彩识别小车可以在手机端选定一个特定颜色的物体，并跟随该颜色物体移动。资料包括小车控制代码、手机APP安装包、演示代码以及器件清单。
     
  • 基于Kinect深度数据的手势追踪与识别
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    本研究利用Kinect传感器捕捉人体深度信息，实现手势的准确跟踪和分类，旨在开发更加自然的人机交互方式。 针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求较高的问题，本段落提出了一种利用深度信息进行手势提取和识别的研究方案。采用Kinect深度摄像头，通过中值滤波以及结合深度信息与邻域特点来分割手部区域，并使用Canny算子提取出手势轮廓。再以深度图像的凸缺陷指尖完成对指尖的检测，从而实现对手势1到5的手势识别。该方法能够快速有效地进行指尖检测，在鲁棒性和稳定性方面优于其他方法。实验结果显示，此手势识别方案的平均识别率达到92%，证明了其可行性。
     
  • C# 人脸识别与摄像头人脸追踪
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    本项目利用C#编程语言开发的人脸识别软件，结合摄像头实时捕捉图像，实现精准的人脸检测、追踪及分析功能。 使用OpenCvSharp操作摄像头，并用虹软算法实现人脸追踪。程序已经编译好，可以直接运行。
     
  • 人脸口罩识别的深度学习数据集
    优质
    本数据集专为基于深度学习的人脸及口罩识别研究而设计，包含大量标注图像，旨在提升在不同场景下人脸识别与口罩检测算法的准确性。 人脸口罩数据集包含了大量关于人们佩戴口罩的面部图像，适用于训练机器学习模型识别戴口罩的人脸。这些数据可以帮助开发者改进人脸识别技术，在疫情期间尤其重要。
     
  • Unity结合OpenCV的人脸识别与追踪
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    本项目利用Unity引擎和OpenCV库实现高效精确的人脸检测与跟踪技术，适用于游戏开发、安全监控等应用场景。 人脸追踪与识别技术涉及对人的脸部特征进行捕捉、分析，并据此实现对人体动作的跟踪以及身份验证等功能。这一领域结合了计算机视觉、机器学习等多个学科的知识，能够广泛应用于安全监控、人机交互等场景中。
     
  • 基于彩色图像特性的人脸识别
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    本研究探讨了利用彩色图像的独特特征进行人脸识别的方法和技术，旨在提高识别准确率和效率。 本段落提出了一种基于判定肤色及人眼几何位置关系的人脸检测方法。首先通过对人脸图像进行光照增强和平滑去噪等预处理步骤来归一化彩色图像，然后在HSV色彩空间中对图像进行肤色分割，生成二值化图像，并使用形态学滤波器去除噪声。接着采用Sobel算子确定人脸边缘，以获得清晰完整的二值化效果。 通过灰度积分的垂直和水平投影曲线信息粗略定位人脸区域并缩小处理范围，在此基础上利用Susan算子精确定位两个眼角点实现眼睛的位置识别。最后基于粗定位的结果，按照一定方法依次准确提取鼻部、嘴部等特征点。这种方法结合了粗略与精确两步定位过程，在简化计算量的同时能够有效地检测出正面人脸的各个关键部位。
     
  • 基于STM32的人脸识别与红外测温系统
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    本项目设计并实现了一套基于STM32微控制器的人脸识别和红外体温检测系统。通过集成先进的生物特征认证技术和非接触式温度测量功能，此系统旨在为公共场所提供便捷且卫生的访问控制解决方案，有效提升安全性和用户体验。 本系统由STM32F103C8T6单片机最小系统电路、K210人脸识别电路以及非接触人体红外测温电路组成。具体功能如下： 1. 通过摄像头采集人脸信息进行识别。 2. 设备配备两个独立按键，分别用于人脸录入和人脸识别操作。 3. 按下人脸录入键可以开始进行人脸数据的录入工作。 4. 当按下人脸识别键时，系统将在接下来的30秒内持续执行面部识别任务。 5. 配置了非接触红外测温模块以实时测量人体体温。有效检测范围为1至1.5厘米，如果直接贴合在传感器上，则会导致读数偏大。 6. OLED显示屏会即时显示MLX90614红外温度传感模组所获取的数据信息。 7. 系统具备时间显示功能，并可通过按键进行时间调整。