行人重识别（Person Re-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图

在数字信号处理中，加窗是音频信号预处理重要的一步，以下使用 Python 实现三种常见的窗函数：矩形窗的定义为：如果 0 ≤ \leq≤ n ≤ \leq≤ M - 1, W(n) = 1，否则 W(n) = 0。汉宁窗(Hanning)的定义为：如果 0 ≤ \leq≤ n ≤ \leq≤ M - 1, W(n) = 0.5 [ 1 − c o s ( 2 π n M − 1 ) ] 0.5[1

行人重识别（Person Re-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图

该代码只是编解码部分的代码。前台代码 需要 绑定 VDEC->VPSS->VENC参考 sample_comm.h接口 及 sample_comm_vdec.c正常的流程就是 sendstream (h264) 到VDEC 解码后给VPSS然后VPSS将数据 给 VENC 进行编码， 最后从 VENC的通道 取的数据流就是对应的编码成JEPG的数据了，保存即可。HISI_VENC_Sa

在之前发布的一篇博文《MNIST数据集实现车牌识别--初步演示版》中，我们演示了如何使用TensorFlow进行车牌识别，但是，当时采用的数据集是MNIST数字手写体，只能分类0-9共10个数字，无法分类省份简称和字母，局限性较大，无实际意义。经过图像定位分割处理，博主收集了相关省份简称和26个字母的图片数据集，结合前述博文中贴出的python+TensorFlow代码，实现了完整的车牌识别功..

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3DMM 介绍https://blog.csdn.net/likewind1993/article/details/81455882https://blog.csdn.net/jcjx0315/article/details/78671670代码：https://github.com/YadiraF/face3dCNN相关方法介绍VRN(基于三维登高平面回归的网络)...