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模式识别
- 根据描绘子算法，选取能够表征和保持两个图之间基本差异的最少的描绘子的数量，并对其每一个特征矢量的分量中加入均值为0标准差为每个矢量中最大分量值的1/10的高斯噪声，创建两个模式类；对两类各生成100个样本作为训练集，另外在各生成100个样本作为测试集。
GetImageFromVideo
- 使用DirectShow功能实现的从视频中采集图像的程序，可以按频率、累计数量或视频内容的变化显著程序为依据，自动采集和保存图像。也可以作为使用摄像头的采集功能进行视频、图像处理的一般程序框架。供没有DirectX开发经验，但需要相应功能的图像处理、模式识别、计算机视觉等方向的算法研究人员作为工具使用。在Visual Studio 2005环境开发。如果不是作为编程框架使用，则需要Intel OpenCV(开源)视觉库的支持。-exec
2006111
- 支持英文、数字、中文（简体）混合分词 常用的数量和人名的匹配 超过22万词的词库整理 实现正向最大匹配算法 智能数字,日期,人名识别。-support English, figures, Chinese (simplified) mixed at the number of commonly used words and the names of more than 220,000 matching word thesaurus fin
computergraphic
- 可以进行模式的识别和检测，同时也可以进行数量的统计和分析啊！要珍惜啊-Model can identify and detect, but also can be the number of statistical and analytical ah! Ah to treasure
face
- 本文介绍了一种灰色图像识别中进行人眼睛定位的算法,首先是根据人脸的水平灰度直方图来确定眼睛的位置,然后, 通过计算眼眶部分像素点的垂直灰度直方图来确定两眼中心,接着从获得的区域中找出一定数量的灰度值小的点,对这些点进行添加、删除和计算,实现眼睛的定位．-In this paper, a gray image recognition in the human eye location algorithm, the first is b
Paper
- 手写体数字的识别似是图像识别科学下的一个分支，它的研究目的是:利用计算机智能的识别书写在纸张上的数字。 随着金融市场化进程的日益加快，票据业务不断发展，票据数量与日俱增。手写体数字识别在这个领域应用非常广泛，例如个人凭证，支票，发票，进账单等需要处理大量字符信息录入的票据，在很大程度上要依赖数据信息的输入。长期以来，票据管理工作因管理手段落后，各类票据的打印、整理、装订和归档需要花费大量的人力和物力，同时各类票据凭证的事后监督与归档
Artificial_Intellegence
- 人工智能OCR文字识别程序,有学习功能，当在绘图区画一个字符后点识别，若识别错误，则点"learn"然后输入正确的字符，理论上学习次数达到一定数量后，识别率还是很高的，可识别汉字，比如在绘图区用鼠标输入我的姓“覃”，点识别，第一次并不知道这是个什么字，点学习按钮输入正确的字“覃”，清屏后再用画出这个字，点识别就可以识别出来了，而且显示识别的百分率，有时可以达到80 ，基至更高，对于编ＯＣＲ程序有一定借鉴意义-OCR text recog
HCCR
- 运用仿生模式识别方法构建提取基本笔段的神经元序列覆盖手写体汉字图像, 分析笔段神经元间的拓扑性质, 将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的种汉字笔划类型组成的几何图形模仿人类汉字形码输人法统计具有冗余容错形状的笔划神经元类型、数量、位置、相合和相交点数量, 建立手写体汉字特征知识的数据结构表对一手写体汉字库中手写体汉字识别进行仿真实验。方法具有较强的“ 认知”手写体汉字的能力-Construction of the use of pa
Figurerecognize
- 用opencv库函数识别图像中包含的图形数量和形状，能够识别矩形，三角形，圆形-figure recognize
20108311798694
- 验证码识别一般过程是： 二值化图像—>杂点过滤—>字符位置搜索—>字符点阵数量统计—>与字符点阵模版匹配 就拿我常去的一个执业药师的培训网站练练手，因为他的验证码非常的规则：没有杂点、字符位置固定、取字模之后100 匹配。时间有限，忙里偷闲研究了一下。VB的代码基本上是以前就写过了，也参照了一份网上流行的验证码识别源程序。 -Code identifying the general pro
yhxhtatisticsimages
- 编写Matlab程序统计“钢筋图片,bmp”文件中钢筋的数量(Write Matlab statistics "reinforced images, BMP file" the amount of reinforcement)
train-labels-idx1-ubyte
- 用于手写数字识别的训练数据（标签） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，之后每一位都是标签值(Training data (tags) for handwritten digit recognition)
t10k-labels-idx1-ubyte
- 用于手写数字识别的预测数据（标签） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，之后每一位都是标签值(Predictive data (tags) for handwritten numeral recognition)
train-images-idx3-ubyte
- 用于手写数字识别的训练数据（图片） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，再32位为图片宽度M，再32位为图片高度N，之后每N*M位都是图片的像素值(Training data (pictures) for handwritten digit recognition)
t10k-images-idx3-ubyte
- 用于手写数字识别的预测数据（图片） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，再32位为图片宽度M，再32位为图片高度N，之后每N*M位都是图片的像素值(Predictive data (pictures) for handwritten numeral recognition)
voc-release
- 可以用来识别视频中的人数，识别物体的数目。(Can be used to identify the number of people in the video, the number of objects identified.)
文字识别
- 随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动地呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。同时，计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活服务。从图像中提取文字属于信息智能化处理的前沿课题，是当前人工智能与模式识别领域中的研究热点。由于文字具有高级语义特征，对图片内容的理解、索引、检索具有重要作用，因此，研究图片文字提取具有重要的实际意义。又由于静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础
B2DPCA和ELM人脸识别算法研究_李定珍
- 提出一种新型、高效的基于 Ｂ２ＤＰＣＡ（双向二维主成分分析）和 ＥＬＭ（极端学习机）的人脸识别算法， 该算法是根据曲波变换分解人脸图像和一种改进的降维技术，通 过 Ｂ２ＤＰＣＡ 生成识别特征集来训练和测试 ＥＬＭ 分类器，提高识别精度。通过大量实验，并把实验结果与现存技术进行比较，结果表明 Ｂ２ＤＰＣＡ＋ＥＬＭ 算法有效地提高了识别准确率，并降低了对原型数量的依赖。将来有望能把局部特征和基于曲波分解的全 局信息结合起来应用到识别
自助超市
- 从一个图片出识别出水果的种类和数量，并联动电子秤，计算水果的总价格，识别图片上的纸币的种类和数量(From a picture, we can identify the kinds and quantities of fruits, and calculate the total price of fruits with the electronic scales, and identify the kinds and quantiti
MATLAB教室人数统计系统
- 该课题为基于MATLAB的教室人数统计，带有丰富的人机交互GUI界面。实现教室人数的计数统计，进而统计出勤率，上课认真听讲的比例。原先预设总人数，未出勤或者书本遮住脸部、趴着玩手机等必然无法采集到人脸，从而对应数量缺失，得出出勤率或听讲率。该课题采用肤色原理进行人脸定位和人脸分割。本课题中，为了界面GUI的美观，刻意将分割出的人脸单独显示在GUI对应的axes里。是个不错的设计选题。(This topic is based on MAT