1.优化Dlib人脸模块里检测人脸的算法,初步考虑更换成OpenCV等类似的或压缩图片
尝试用Opencv以及深圳一个教授的人脸检测算法,最后用压缩图片,效果好了很多,达到了10ms以内,详细见http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/53924866
2.SVM分类器或其他分类器结合人脸特征点来实现最为粗糙的表情识别
①SVM分类器的简单实现:http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/53610244
②对特征点归一化之后,每个表情训练了50张图片,利用Opencv的SVM进行分类: http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/53667929③之后有空再进行优化……
3.基于Kinect2的姿态识别(直立,叉腿,下蹲,捂住头部或肚子,手的开合)
http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/54136193
4.机械臂的实时控制
http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/53201402
5.基于LeapMotion猜拳小游戏的实现
http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/52766246
(识别→
6.声源定位以及识别
http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/53454352
用手机录制声音,动态显示如下:
7.机器人的实时模仿:
http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/55095256
8.一些无聊时利用Opencv实现的好玩的东西:
鼠标框选
素描风
改进型素描风
9.一些再之前做的东西见个人网页:个人网页
10.To be continued...