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《Arm+Qt+opencv嵌入式项目-基于人脸识别的考勤系统》

《Arm+Qt+opencv嵌入式项目-基于人脸识别的考勤系统》 简介：本书系统解析Arm+Qt+opencv嵌入式项目-基于人脸识别的考勤系统的核心内容，并结合实用案例帮助读者加深理解。内容涵盖其发展历程、关键概念及实际应用，提供深入的知识探索路径。适合对该主题有兴趣的学习者，帮助拓宽视野并提高专业素养。 标签： #A #Arm+ #知识 #学习 文件大小：NG 链接：

51CTO-数据分析与机器学习实战人脸检测

51CTO-数据分析与机器学习实战人脸检测 描述：51CTO-数据分析与机器学习实战人脸检测涵盖了从图像摄取、人脸定位到识别的全过程。课程包含Haar Cascade、MTCNN、YOLOv5等多种人脸检测算法，以及面部模糊技术，教授学员如何高效、准确地实现人脸检测与匿名化。课程实战性强，提供了丰富的案例和代码实现，是数据分析与机器学习领域的重要实践。 链接：https://pan.quark.cn/s/c4105fc3eddb 大小：125.4GB 标签：#教程 #实战 #数据 #机器学习 #51CTO #quark 频道：@yunpanshare 群组：@yunpangroup

Facebook 将关闭人脸识别系统并删除10亿人面部模板

Facebook 将关闭人脸识别系统并删除10亿人面部模板 Facebook 的母公司meta说： 在未来几周内，我们将关闭Facebook上的面部识别系统，作为全公司限制在我们的产品中使用面部识别的行动的一部分。作为这一变化的一部分，已经选择加入我们的面部识别设置的人将不再在照片和视频中被自动识别，我们将删除用于识别他们的面部识别模板。 这一变化将代表该技术历史上面部识别使用的最大转变之一。超过三分之一的Facebook日活跃用户已经选择了我们的面部识别设置，并且能够被识别出来，而删除它将导致超过10亿人的个人面部识别模板被删除。 做出这一改变需要仔细考虑，因为我们已经看到许多地方的人脸识别可以被使用平台的人高度重视。 例如，我们获奖的自动alt文本系统，使用先进的人工智能为盲人和视障人士生成图像描述，使用人脸识别系统来告诉他们，他们或他们的一个朋友在图像中。

Meta 开源发布可分割识别任意图像中主体的 SAM 模型

Meta 开源发布可分割识别任意图像中主体的 SAM 模型 已经理解了对象是什么的一般概念，可以直接对没见过的图像进行分割任务 (识别像素属于哪个对象)。Meta 还同时开源发布了比任何现有分割数据集大400倍的 SA-1B 数据集。 SAM 可以成为庞大AI系统的一部分，用于对世界进行多模态理解，例如理解图像和文本。SAM 可以在 AR/VR 中根据用户的视线选择对象，进行识别查询或者3D建模。SAM 可以进行智能抠图或视频后期。SAM 还可用于地球与太空的科学任务，对动物和物体进行定位，例如细胞显微镜，牧场的动物识别，天体运行跟踪。

人工智能OpenCV人脸识别开发教程 - 带源码课件

人工智能OpenCV人脸识别开发教程 - 带源码课件 描述：该课程主要讲解图像识别及其典型应用人脸识别，通过本课程可以掌握opencv、dlib等图像处理开源软件从环境建立到熟练使用，并熟悉官方案例测试流程，除了能掌握人脸识别和简单的线性代数知识以外，还能重点掌握任意目标的样本训练和精确识别过程，分分钟做出自己的识别模型代码。 链接：https://www.alipan.com/s/x4MecHDFmd3 大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程 #资源 来自：雷锋 版权：版权反馈/DMCA 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot