深度学习 行人重识别实战(2020) 附件资源

基于深度学习的表情识别，内含基于cv2的人脸检测分类器，以及训练好的模型，能识别检测出七种人脸表情。

里面存着深度学习、优化与识别.焦李成(详细书签)，建议学习的时候一边看一边写代码感受，只有实战才能出经验

深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共十六章，分为两个部分；第一部分（第一章到第十章）系统论述了理论

proposeanADRLmethodforvideofacerecognition,whichaimstodiscardthemisleadingandconfoundingframesandfin

研究多特征融合的深度网络模型对人脸识别的方法，并通过实验对不同的人脸识别方法进行对比

Deep learning license plate recognition model

人脸识别依赖于深度学习，识别率高达99.15%，值得学习。

~深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络的基本理论、算法及应用。全书共16章，分为两个部分，第一部分（第1章~10章）系统论述理

深度学习的行人检测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

随着科技的不断进步，深度学习人脸识别技术在各个领域展现出了强大的应用潜力。深度学习人脸识别.ipynb文件为探索和应用这一技术提供了一个有力的平台。通过.ipynb文件，用户可以深入了解深度学习在人脸