人头检测

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Matlab实现人头检测的代码示例——Facenet演示
描述了使用Matlab实现人头检测和Facenet演示的代码。该项目基于TensorFlow实现了人脸识别器,结合了最新的研究成果和技术更新。更新内容包括删除了旧版本非超薄机型的代码,将瓶颈层移到各个模型中,并修正了中心损失的规范化问题。此外,还添加了生成128维嵌入的预训练模型,并实现了持续集成。
Matlab人头检测代码YoloV5-onnx-Matlab简易推理演示
简要介绍了Matlab环境下的人头检测代码,采用YoloV5-onnx模型进行推理。支持YoloV5s.onnx、YoloV5m.onnx、YoloV5l.onnx和YoloV5x.onnx模型,输出尺寸为1×255×H×W(可根据需要调整)。使用Matlab R2021a或更新版本,无其他依赖,只需运行demo.mlx即可实现检测。详细代码和预训练模型可在百度盘获取。
Matlab人头检测代码Facenet_m360 Facenet@davidsandberg自学心得
Matlab人头检测代码,这篇文章描述了使用TensorFlow实现的人脸识别器。该项目借鉴了牛津大学论文的理念,并在Ubuntu 14.04、Python 2.7和Python 3.5环境下,TensorFlow r1.7版本进行了测试。代码兼容性强,测试用例和结果详实。更新至2018-04-10,增加了在Casia-WebFace和VGGFace2数据集上训练的新模型。注意,这些模型采用了固定的图像标准化。2018-03-31更新包括新的输入管道和多个次要改进。2017-05-13移除了旧版不再支持的机型,优化了模型性能。
matlab实现人头检测代码 - 电影观看同步性与年龄相关信息处理差异的研究
该matlab代码能够复现《神经生物学的衰老》论文中关于电影观看过程中同步性与年龄相关的信息处理差异的结果。代码compute_synchrony.m计算了主题间的同步性,并分析了同步性与年龄的相关性,还进行了贝叶斯因子的计算。同时,代码执行了多种对照分析,生成多个用作其他脚本输入的文件,包括WSBM_community_detection.m用于查找参与者社区,以及synchrony_over_time.m用于随时间变化的同步性分析。
短时频谱-检测
在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本,可用于共同学习。
高维数据中的异常检测-综述异常检测方法
高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间,通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。
MATLAB 椭圆检测程序
提供了易懂的椭圆检测程序,只需运行 zuihoubanben.m 即可在测试图像上生成结果。程序参数可根据需要进行自定义以处理自己的图像,特别适合检测大小相似的多个椭圆。
锁定的进程检测
发现已锁定的进程
帐号密码检测
帐号密码安全性检查
Matlab编程-边缘检测
Matlab编程-边缘检测。简单的边缘探测技术。