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答题卡图像识别项目

答题卡图像识别 需求分析、市场分析和技术实现 P.S 博客发布以来,获得多方的关注。相关内容我已经以教程的形式进行了整理发布(包括算法、硬件搭建和软件框架),如果需要请移步 http://edu.51cto.com/course/course_id-8637.html 当然,如果具备一定基础,那么阅读本文就应该能够掌握足够的信息了。 一、需求分析 一、以接口的方式开发此需求: 1:接收图片 以上传的方式把图片发送到接口。 2:识别图片 接口接收到图片后,进行图像识别。 3:返回数据 返回识别后的JSON格式数据。 二、答题卡图片识别的具体要求: 图片是通过手机、相机、扫描仪等设备拍照而来,其中手机、相机拍出的照片会出现像素低、图像不正、聚焦不清楚等问题; 1:图片只要是人眼能看清楚的即可完成识别; 2:800万像素以上的手机拍的照片能进行识别; 3:聚焦不清楚时也可以进行识别; 4:不符合要求的图片可以不识别,一旦识别,正确率必须保证100%。 三、其他要求: 1:此项目验收需要提供答题卡识别的所有源代码、接口说明文档。 2:接口需支持单张图片上传识别以及多张图片的上传识别...

反人脸识别的思路和实现

反人脸识别的思路和实现 一、基本知识和背景 ​人脸识别是非常经典的机器识别运用,目前已经在许多地方得到了使用。相关的算法原理和实现发展的都很发达,Opencv中就有不错的实现。这是现状。 但是,也正因为此,和人相关的隐私变得令人关注。应用sigvc上面的一个概念叫做“反人脸识别”http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=3348&highlight=%B7%B4%C8%CB%C1%B3,就是关注用户隐私的一种技术实现。从技术实现上来说,主要分为“人脸识别”和“脸部模糊”两个部分。两个部分的实现难度都不大,关键是“处理输入图片,保护用户隐私”的思路很关键。这里是我的相关研究。 二、实现步骤 ​一)人脸识别 此类人脸识别的图像一般都是全局的图像,比如 而不是这样以单幅人脸为主要内容的图像 所以在算法的选择上,我还是优先选择了haar的方法,而没有采用肤色模型。我认为对于近景的,需要进行精细地处理的时候,肤色更适合一些。 那么进行识别: 对于这种正向的图片,效果还是不错...

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