# Springboot_FaceOCRTest
#### 介绍
该项目是Srringboot项目,主要用于测试百度人脸识别API
#### 软件架构
软件架构说明
#### 安装教程
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2. xxxx
3. xxxx
#### 使用说明
1. xxxx
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3. xxxx
#### 参与贡献
1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request
#### 码云特技
1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言,例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2. 码云官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解码云上的优秀开源项目
4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是码云最有价值开源项目,是码云综合评定出的优秀开源项目
5. 码云官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6. 码云封面人物是一档用来展示码云会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)
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主要用于测试百度人脸识别API.zip
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2024-05-12
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人脸识别 人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 人脸图像采集及检测 人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。 人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。 主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。 人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。
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主要用于测试百度人脸识别API.zip (21个子文件)
新建文本文档.txt 3KB
Springboot_FaceOCRTest-master
pom.xml 3KB
src
test
java
cn
gok
tech
springboot_face
SpringbootFaceApplicationTests.java 511B
main
resources
application.properties 1B
templates
test.html 138B
static
index.html 4KB
java
cn
gok
tech
springboot_face
services
FaceApi.java 157B
impl
FaceApiIMpl.java 484B
controllers
FaceController.java 1KB
SpringbootFaceApplication.java 348B
daos
FaceDao.java 116B
impl
FaceDaoImpl.java 505B
util
FileUtil.java 493B
entriy
ReturnData.java 203B
Face.java 2KB
.gitignore 333B
README.en.md 873B
README.md 971B
.workflow
pr-pipeline.yml 2KB
branch-pipeline.yml 2KB
master-pipeline.yml 2KB
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野生的狒狒
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