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ImageProcessing
- 主要关于数字图像的获取及处理，包括图像压缩、图像配准、目标检测、图像分割和模式识别的一些源码。
DigitRec
- 基于bp神经网络的文字识别系统本，主要包括图像预处理和网络识别2部分，图像预处理部分包含许多图像处理技术，然后是特征的提取，其结果利用bp神经网络进行训练识别，是对图像处理和模式识别进行综合学习的好资料！
DImageProcess
- 边缘检测,图像分割,形态学处理,图像融合 人脸检测,模式识别,人工智能.
redlightrunningvehicleplaterecognition
- 车牌识别(LRP)是智能交通系统中关键技术之一。以车牌识别为 基础，可以对车辆进行自动登记、验证、监视、报警，进而可以应用 在多种场合，如高速公路收费系统 道路、卡口监控系统 小区、停 车场收费 监控系统和车流统计等。在本文的研究中以模式识别和图 像处理技术为基础和基本手段，结合新兴领域的理论工具一一小波分 析，分别对车牌分割、车牌图像去噪和车牌字符识别三个方面做了系 统研究，并提出了有效的解决方法。
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- 边缘检测,图像分割,形态学处理,图像融合 人脸检测,模式识别,人工智能.
facegotoinstance111qwert
- 人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会 议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为 当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确
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- 联机手写数字识别的全部源码,主要用到了图像处理和模式识别的知识，大家参考一下哟！
shibie
- 手写阿拉伯数字识别：手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域，原因有被识别的模式数较少（只有0~9，10个阿拉伯数字）、阿拉伯数字笔画少并且简单等。手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别、汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法，例如基于规则的方法、基于有限状态自动机的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法等。目前比较流行的方法是基于神经网络的方法和基于统计的方法，但无论使用哪种方法，也需要通过基本的图像处理技术来对图像进行预处理，才能获得这些方法的输入信息。所以，本
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- 图像的贝叶斯分类，将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法
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- K均值聚类算法，将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用K均值聚类算法进行图像分类的基本方法
juleifenxijishujiqiyunyongyanjiu
- 聚类分析是数据挖掘的重要概念,它广泛应用于模式识别!图像处理!数据分析和市场研究等领域,但在评 价中的应用研究却很少,针对这些问题,把聚类分析技术的基本概念和方法运用于评价,并通过实例阐述其在评价 中应用的重要性。
tuxiangshibieheceliangjishuyanjiu
- 针对压力锅炉机组主蒸汽管道碳钢部件金相组织石墨化程度的检测问题，选择 适合的算法，将数字图像处理和模式识别技术运用于金相组织测量之中,建立一套对 石墨化级别进行识别的图像检测系统。针对石墨化部分原始图片灰度区间窄的特 征，通过图像预处理使图像清晰，突出石墨组织，采用边缘检测方法，提取出要检 测的粗大呈黑色的石墨组织。最后采用最近领域法进行图像识别，判断碳钢石墨化 的程度。
AutomaticLicenseplateIdentificationSystemDesignand
- 本文基于对车牌自动分识别系统中牌照图像预处理、字符分割和字符识别等关键技术的研究。采用改进的BP神经网络模式识别技术，以车牌字符作为识别对象，设计实现了一个自动识别系统。
Imageprocessingtechnologyinagricultureintheapplica
- 图像处理技术是模式识别与人工智能的一个重要领域，其应用已扩展到农业领域的诸多方面。为 此，简要介绍了计算机图像处理及其应用的基本过程，概述了图像处理技术在农业机器人中的应用状况， 并指出了图像处理技术应用于农业机器人领域所存在的问题。
handdatarecognise
- 手写数字识别的源码,主要用了模式识别和图像处理等知识，大家可以参考下。
open_reference_book
- 介绍OpenCV Beta 4.0 版本的用户手册中的图像处理、结构分析、运动分析和对象跟踪部分，模式识别、照相机定标与三维重建部分
ImgPro
- 本书是一本有关图像处理和模式识别的经典书籍。
DIPAX
- 配套专业版源代码软件DIPA功能简介 与《实用图像处理与分析》配套的源代码软件DIPA是一套完全可执行的VC++界面源代码，界面内容除了图像的表示、读入、保存、彩色变灰度以外，还包括图像的2值化处理、微分变换、几何变换、彩色变换、参数测量、傅里叶变换、小波变换、Hough变换、模式识别、神经网络、遗传算法、图像压缩等功能，提供有近100个图像处理与分析函数的源代码。该软件主要适用于图像处理的教学和科研
KL变换
- KL变换模式识别作业三 一、编程要求： 编程实现KL变换，并对TM六波段图像进行演算。 KL变换的思想是：从n维特征选取m维特征，删去的n-m维特征不一定就是无用的信息，如何在信息损失最小的情况下选取特征，在理论上就显得更严密些。通常采用正交变换，得到新的经变换的模式， 以保证信息损失最小情况下获得有利于分类的特征。 二、编程思想： 将6副图象依次输入获得灰度值存在一个6*size(size为一副图象的像素数)的二维数组中，计算每个波段的灰度均值，然后计算协方差矩阵，得出特征值