matlab人脸检测框脸代码-Graduation-Project:毕业设计

时间:2024-06-16 01:02:25
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文件名称:matlab人脸检测框脸代码-Graduation-Project:毕业设计

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更新时间:2024-06-16 01:02:25

系统开源

matlab人脸检测框脸代码毕业项目: 室内安全系统-集成了RADAR,RFID和摄像头模块,用于检测,跟踪和计算封闭房间中的人数 计算机视觉/摄像头模块的代码由4部分组成: 相机校准,可消除鱼眼失真: 我们在我们的项目中使用了360度摄像头,以实现整个房间的全景。 该相机在图像中产生了曲率,称为鱼眼失真。 相机校准是一种在多种应用中使用的技术。 在这个项目中,我用它来计算摄像机矩阵(摄像机的旋转和过渡参数),以生成被监视区域的线性视图,然后使我们能够对捕获的图像执行进一步的操作。 该文件夹包含2个文件:第一个用于生成摄影机矩阵并将不扭曲操作应用于单个图像第二个用于连续捕获图像,因为需要多个棋盘图像来计算摄影机矩阵 添加了一个示例图像,该图像显示了鱼眼对所捕获图像的影响以及使用的8x8棋盘图案 人脸识别算法: 根据预定的被阻止人员列表,在门口用于阻止不想要的/可疑人员 使用yolo v3模型进行人体检测和计数 与MATLAB集成Python 这是我逐步将python模块项目(将3个Python代码一起导入-基于ML的人类识别和检测)集成到我们的MATLAB模块(RADAR和RFID程序


【文件预览】:
Graduation-Project-main
----human detection and tracking keras-yolov3-master()
--------train.py(7KB)
--------train_bottleneck.py(10KB)
--------test.py(6KB)
--------model_data()
--------voc_annotation.py(1KB)
--------LICENSE(1KB)
--------convert.py(7KB)
--------coco_annotation.py(1KB)
--------README.md(1KB)
--------kmeans.py(3KB)
--------yolo3()
----Camera-Calibration---fisheye-effect-removal-master()
--------calibration.py(2KB)
--------fig 29.jpg(94KB)
--------README.md(740B)
--------capture images.py(719B)
--------pattern-8x8.png(5KB)
----Integration-Python-with-MATLAB-master()
--------Matlab_Module.m(744B)
--------README.md(387B)
--------integration flow chart.jpg(53KB)
----Background-Substraction-using-GMM-master()
--------alexnet-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf(1.35MB)
--------preparing dataset.py(3KB)
--------BACKGROUND SUBTRACTION.pdf(819KB)
--------Background_Subtraction_OpenCV.py(320B)
--------README.md(418B)
--------GMM based object tracking.py(2KB)
--------AlexNet_Model.py(3KB)
--------Documentation.txt(467B)
--------Background_Subtraction_GMM.py(9KB)
----README.md(2KB)
----Face Recognition Enterance()
--------face Recognition.py(3KB)
--------obama.jpg(273KB)
--------face Recognition enhanced.py(4KB)
--------face Recognition with func - tracking.py(3KB)
--------face Recognition - TRACKING.py(4KB)
--------face Recognition with func.py(3KB)
--------abhi_known.jpg(73KB)
--------Nada.jpg(101KB)

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