摘要：本文对机器学习中的UCI数据集进行介绍，带你从UCI数据集官网出发一步步深入认识数据集，并就下载的原始数据详细讲解了不同类型的数据集整理如何通过程序进行整理。为了方便使用，博文中附上了包括数据集整理及数据预处理在内的所有代码及处理好的数据集，同时对代码进行了解释，其要点如下：UCI数据集介绍、不同数据集的整理程序、148个整理好的数据集与对应程序。

摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集，博主为SVM设置了合适的核函数，最终的测试准确率达99%的较高水平。根据训练得到的模型，利用MATLAB GUI工具设计了可以手写输入或读取图片进行识别的系统界面，同时可视化图片处理过程及识别结果。本套代码集成了众多机器学习的基础技术，适用性极强（用户可修改图片文件夹实现自定义数据集训练）。

摘要：本文详细介绍如何使用离线方法配置前面一篇博文《人脸表情识别系统介绍——上篇（python实现，含UI界面及完整代码）》项目中代码的Python环境，能够有效避免一些可能出现的依赖包安装问题。本离线包需要用到的软件有PyCharm和Anaconda，博主已打包好并通过百度网盘分享，以便关注该项目的博友下载安装使用，博文要点如下：1. 下载代码和离线环境；2. PyCharm与Anaconda安装；3. 安装离线依赖包。

摘要：当前深度学习在目标检测领域的影响日益显著，本文主要基于深度学习的目标检测算法实现车辆检测，为大家介绍如何利用MATLAB设计一个车辆检测系统的软件，通过自行搭建YOLO网络并利用自定义的数据集进行训练、验证模型，最终实现系统可选取图片或视频进行检测、标注，以及结果的实时显示和保存。其中，GUI界面利用最新的MATLAB APP设计工具开发设计完成，算法部分选择时下实用的YOLO v2/v3网络，通过BDD100K数据集进行训练、测试检测器效果。本文提供项目所有涉及到的程序代码、数据集等文件，完整资源。

摘要：本文详细介绍如何利用深度学习中的YOLO及SORT算法实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪，并利用PyQt5设计了清新简约的系统UI界面，在界面中既可选择自己的视频、图片文件进行检测跟踪，也可以通过电脑自带的摄像头进行实时处理，可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。该系统界面优美、检测精度高，功能强大，设计有多目标实时检测、跟踪、计数功能，可自由选择感兴趣的跟踪目标。博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。

摘要：本文详细介绍基于支持向量机的图像分类系统，给出MATLAB的算法介绍及界面设计过程。在界面中可点击选择图片或带图片的文件夹，系统自动对所涉及图片进行识别分类，可选择自己训练的模型进行分类；另外系统设计了模型训练功能，可在界面上选择训练数据集的文件夹和少量选择设置，系统便可以自动进行模型训练，适合不同的自定义数据集；算法部分的特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的核支持向量机（SVM）算法。系统界面清新美观，文中包含完整的代码文件及数据集，开箱即用，适合新手朋友学习参考。

摘要：人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向，本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别；可对图像中存在的多张人脸进行性别识别，可选择任意一张人脸框选显示结果，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。

摘要：本文详细介绍基于深度学习的手势识别系统，在介绍手势识别算法原理的同时，给出了Python的实现代码以及PyQt的UI界面。手势识别采用了改进的SSD算法，进行手掌检测后对手部关节坐标进行关键点定位；在系统界面中可以选择手势图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别手势；可对图像中存在的多个手势进行姿势识别，可选择任意一个手势显示结果并标注，实时检测速度快、识别精度较高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。

摘要：本文详细介绍基于深度学习的中文车牌识别与管理系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中既可以选择需要识别的车牌视频、图片文件、批量图片进行检测识别，也可以通过电脑自带的摄像头进行实时检测、识别、管理车牌，通过车牌记录查看历史识别的车牌。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。

摘要：人脸检测与识别是机器视觉领域最热门的研究方向之一，本文详细介绍博主自主设计的一款基于深度学习的人脸识别与管理系统。博文给出人脸识别实现原理的同时，给出Python的人脸识别实现代码以及PyQt设计的UI界面。系统实现了集识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能：包括通过选择人脸图片、视频、摄像头进行已录入人脸的实时识别；可通过图片和摄像头检测人脸并录入新的人脸；通过系统管理和更新人脸数据等功能，检测速度快、识别精度较高。博文提供了完整的Python代码和使用教程与完整代码资源。

摘要：这篇博文介绍基于深度卷积神经网络实现的人脸表情识别系统，系统程序由Keras, OpenCv, PyQt5的库实现，训练测试集采用fer2013表情库。如图系统可通过摄像头获取实时画面并识别其中的人脸表情，也可以通过读取图片识别，本文提供完整的程序文件并详细介绍其实现过程。博文要点如下：表情识别数据集、搭建表情识别的模型、数据增强的批量训练、系统UI界面的实现。点击跳转至博文涉及的全部文件下载页。

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