Kotlin生物特征认证库
Assure是Kotlin库，它提供快速、便捷的生物特征认证功能。
生物特征识别
当前话题为您枚举了最新的 生物特征识别。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
基于模糊特征的文字识别代码实现
本代码实现了一种基于模糊特征的文字识别方法。通过提取文本图像的模糊特征，例如边缘模糊度、纹理特征等，结合机器学习算法，实现了对文字的识别。
核心步骤：
图像预处理: 对输入的文本图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以便提取有效的特征。
模糊特征提取: 采用特定的模糊算子或滤波器，提取图
Haar 特征目标识别 C++ 代码
这是一个完整的 C++ 项目代码，可以帮助你利用 Haar 特征训练识别你感兴趣的目标，比如手或者人脸。这个项目需要 OpenCV 2.1 库和 VS2008。
语音识别课程——特征提取作业
提取音频文件的Fbank特征和MFCC特征，python实现
基于语音识别的MFCC特征提取
基于语音识别的 MFCC 特征提取源码挺实用的，尤其是你在搞 ASR 系统的时候，用来提取语音的核心特征，效率高还挺靠谱。它是把声音信号一步步搞成一组数字向量，方便后续，基本上每个语音识别项目都会用到。
你可以从预加重、分帧、加窗、做 FFT，再到梅尔滤波、取对数、DCT 这些步骤，全流程都有实现，
【交通标志识别】使用hog特征SVM实现交通标志识别Matlab代码
基于hog特征和支持向量机(SVM)的方法，在Matlab中实现了交通标志的识别。
基于MFCC特征和聚类算法的蛙类物种识别
本项目运用密度聚类算法DBSCAN和划分聚类算法K-means对蛙类叫声进行物种识别。 首先，提取蛙类叫声的梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为特征。 然后，分别使用DBSCAN和K-means算法对提取的MFCC特征进行聚类分析，区分不同科属的蛙类。 项目包含完整的代码实现和实验数据集。
swift-处理和查询macOS上的生物识别身份验证
在Swift开发中，特别是在构建macOS应用程序时，利用生物识别身份验证可以提供更安全、便捷的用户登录体验。生物识别技术，如Touch ID和Face ID，允许用户通过他们的指纹或面部识别来授权应用内的敏感操作，如访问财务信息或者进行购买。在本文中，我们将深入探讨如何在macOS上使用Swift
特征点检测
OpenCv中实现了多种角点特征的提取方法，包括：Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角点、Star关键点、FAST关键点、Lepetit关键点等等，包括Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny算子、霍夫变换。 SIFT角点检测MSER区域检测-某个大侠写的
Python生物信息分析
面向生物信息学专业人士的Python脚本开发指南，帮助读者掌握利用Python进行生物信息分析的方法和技巧。