实时检测

摄像头采集图像，自动识别图中人脸并用绿色方框标出。

数字钱包假设您是一家名为PayMo的数字钱包公司的数据工程师，该公司允许用户轻松地向其他PayMo用户请求并付款。PayMo的团队已决定实施一些功能来防止来自不受信任用户的欺诈性付款请求。核心功能包括：功能1，当任何用户向之前从未交易过的用户付款时，将收到通知：“您之前从未与此用户交易过。您确定要继续付款吗？”功能2，PayMo团队担心这些警告可能会令人讨厌，因为很多用户尚未进行过交易，但是位于相似的社交网络中。例如，用户A从未与用户B进行过交易，但用户A和用户B都与用户C进行过交易，因此用户B被视为用户A的“朋友的朋友”，因此，用户A和用户B是“二度”朋友，因此应能够在不触发警告通知的情况下互相付款。因此，PayMo希望您也实现此功能。当用户付款时，如果他们不是“朋友的朋友”，将收到通知：“此用户不是朋友，也不是您的朋友的朋友。确定要继续进行此付款吗？”功能3，更一般地说，PayMo希望将此功能扩展到更大的社交网络，实施一项功能，仅当用户不在“四度好友网络”时才触发警告。

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，由Joseph Redmon等人在2016年提出。其核心思想是同时进行图像分类和边界框预测，极大地提高了目标检测的速度和效率。在实时应用中，YOLO表现出色，广泛应用于自动驾驶、视频监控、机器人导航和医疗影像分析等领域。将探讨YOLO算法的基本原理、演化历程，以及其在各个应用场景中的实际案例和技术挑战。

这是一个开放项目的仓库，专注于实时检测人与物体之间的互动。项目要求硬件包括GPU：Titan、Titan Black、Titan X、K20、K40、K80、GTX等。在软件方面，需要安装Matlab来验证HOI-RT的训练结果，并安装CUDA、OpenCV和cuDNN。设置Makefile的1-3行：GPU=1、CUDNN=1、OPENCV=1。开始使用时，首先创建一个名为detection的新文件夹，然后cd到detection目录并且使用git clone --recursive git@github.com:lmingyin/HOI-RT.git命令克隆HOI-RT存储库。随后cd到$HOI-RT目录并使用make -j8命令编译项目。该项目已经在VCOCO数据集上进行了训练，并提供了训练后的模型供测试使用。

YOLO（You Only Look Once）算法是一种统一的实时目标检测方法，其革新性在于可以在单次前向传递中完成目标检测和定位。相较于传统方法，YOLO通过将目标检测任务视为回归问题，大幅提升了检测速度，使其在实时场景中表现突出。

随着技术的进步，利用帧差法已经能够在matlab环境下实现实时人脸检测与跟踪。这一源码包含了用户界面，使得操作更加直观便捷。

YOLO（You Only Look Once）是一种高效、快速且准确的实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人提出，并在计算机视觉领域广泛应用。从初学者到高级开发者，都能在这里找到丰富的资源，帮助你深入理解和掌握YOLO及其各个版本的开发与应用。你可以从阅读YOLO系列的官方论文开始，深入了解算法的设计理念和实验结果。同时，掌握卷积神经网络（CNN）和深度学习的基本原理对于学习YOLO至关重要。GitHub上的开源项目也是你实战学习的好选择。

Matlab研究室上传的视频均含完整可运行代码，适合初学者使用。代码压缩包包含主函数main.m及其他m文件，无需额外文件。Matlab版本要求为2019b及以上。详细运行步骤：将文件放置当前Matlab文件夹，双击main.m运行即可获得结果。如需进一步仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码涵盖的内容。

MATLAB 学习必备资料，欢迎查阅。