活体检测

当前话题为您枚举了最新的 活体检测。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

人脸反欺诈活体检测综述
• Innodb_log_file_size 可以在重启后更改的Redo log文件大小,适用于5.6版本。• Innodb_log_files_in_group 描述了总共的Redo log文件数量。• Innodb_page_size 设置了InnoDB页面的大小。
Matlab视频监控系统物体检测即时报警机制
[Matlab项目] Matlab视频监控系统,具备即时物体检测功能,并能立即发出报警信号。获取详细信息请访问http://hailiangjc.taobao.com/
气体检测仪异常数据集超过200个样本
在信息技术领域,数据集是研究、开发和训练算法的关键资源,特别是在数据分析、机器学习和人工智能领域。\"气体检测仪异常数据集200+\"专门收集了超过200个气体检测仪在异常条件下的样本数据,帮助研究人员和工程师深入理解设备的行为模式,从而改善气体检测系统的性能和可靠性。气体检测仪通常用于监测环境中的有毒、有害或易燃气体浓度,如一氧化碳、硫化氢和甲烷,以确保工业安全和环境保护。
libsvm matlab代码-基于Kitti视觉基准项目的道路与物体检测
libsvm matlab代码支持道路和物体检测,依赖于dpm、libsvm和spsstereo(CV工具箱可选)。Matlab计算机视觉工具箱用于处理Kitti数据结构:./data_road_right/[training|testing]、./data_road/[training|testing]、./data_car_left/[training|testing]。运行format_calib.sh(设置CALIB_DIR为data_x/.../calib)、filter_car_data.sh(设置LABEL_DIR为data_x/.../label_2)、spsstereo_process.sh(左右图像目录设置)。数据格式化代码使用全局变量设置。p2main.m脚本生成带有3D边界框的3D点云,输出带有2D框表示的3D框的2D图像,以及道路分类器的分割结果。fitPlanePipe.m用于道路表面的平面拟合。
职业健康体检信息管理系统
该软件专门为医院设计,用于管理职业病和健康体检信息。它包括检验模块,已在北京、唐山等三级医院使用。软件功能全面,提供了体检业务的自动化和无纸化管理,涵盖市场开拓、预约登记、收费、临床检查和总检等工作岗位。主要特点包括:1、可根据体检中心需求设置科室和体检项目;2、支持多种层次的体检套餐设置,便于市场推广;3、提供模板功能,简化检查结果录入;4、内置专家评测功能,自动生成综述和建议;5、具备强大的数据统计分析能力,生成各种医院和个人需求报告;6、支持与HIS、LIS、PACS系统连接,避免重复录入医技检查报告;7、能够打印格式统一、内容详尽的体检报告,多种封面和报表内容可选。
改进的跨媒体检索评估协议及其MATLAB实现
图像检索系统MATLAB代码实现了一种可扩展的跨媒体检索评估协议,重新评估了基线方法在不同查询类型下的性能。介绍了查询和数据库模型不匹配的挑战,并提出了一种新的评估协议,适用于各种查询图像和文本类型。我们的研究表明,在Windows 8.1和Ubuntu 16.04 LTS平台上测试了MATLAB 2015a和2016b版本,系统表现良好。感兴趣的用户可以直接运行“跨媒体”文件夹中的三个脚本,查看各种方法的实际结果。
Oracle软件安装及数据库创建的最佳灵活体系结构指南
如果所有的数据库管理员都遵循OFA标准,便能轻松掌握数据库的物理结构。OFA的核心是一个命名机制,Linux/Unix下的mount点命名采用/pm的方式,其中p代表字符常量,通常为u,m为固定长度,通常为2,例如/u01、/u02。BASE目录通常为/pm/h/u,h代表常量,通常为app,u为目录所有者,通常为oracle,例如/u01/app/oracle。ORACLE_HOME目录通常为/pm/h/u/product/V,V代表版本号,例如9.2.0、10.2.0,新增组件如asm、db_1都在此目录下,例如/u01/app/oracle/product/10.2.0。
基于微信小程序的医院体检管理系统设计及数据库实现
这篇毕业设计涉及了基于微信小程序的医院体检管理系统的设计与数据库实现。设计过程中使用了SSM框架,通过数据库语句实现了系统的功能。
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。