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matlab人脸匹配代码-face-recognition:人脸识别
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2021-05-23
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matlab人脸匹配代码人脸识别 该项目是为计算机视觉课程开发的,包括两种不同的面部识别方法。 要求 -经过测试 MATLAB @tensorflow/tfjs-node需要Python 2.7 跑步 注意:该代码可能还需要更改才能在Windows计算机上运行。 npm install下载必要的模块。 由于MATLAB会覆盖路径,因此请首先设置节点路径: setenv('PATH', [getenv('PATH') ':/path/to/node/bin']); 例如setenv('PATH', [getenv('PATH') ':/Users/rudotriton/.nvm/versions/node/v14.2.0/bin']); 对于Windows,代码中的dir调用可能需要替换为ls 。 该代码还使用返回的结构的.name字段。 ls可能返回具有不同属性的结构,在这种情况下, folder.name可能不可用,需要更改。 Evaluation.m是运行和评估每种方法的主文件:模板匹配,特征面和神经网络。 培训数据应位于以下位置: ./FaceDatabase/Train/<la
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face-recognition-master.zip (21个子文件)
face-recognition-master
.gitignore 17B
Evaluation.m 1KB
package.json 757B
package-lock.json 30KB
LICENSE.md 1KB
FaceRecognition1.m 2KB
models
ssd_mobilenetv1_model-weights_manifest.json 26KB
ssd_mobilenetv1_model-shard1 4MB
face_recognition_model-weights_manifest.json 18KB
face_landmark_68_model-weights_manifest.json 8KB
face_recognition_model-shard2 2.15MB
ssd_mobilenetv1_model-shard2 1.36MB
face_landmark_68_model-shard1 348KB
face_recognition_model-shard1 4MB
cropFace.m 357B
README.md 2KB
FaceRecognition.m 2KB
figures
eigen-acc.png 54KB
EigenWDetect.m 3KB
FaceRecognition2.m 255B
faceRecognition.js 4KB
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