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- 有关图像识别方法的实现，采用SVM方法完成图像的识别。-the Image Recognition Methods of using SVM method to complete the image recognition.
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imagethining.rar
- 图像细化 （Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。 一个图像的骨架由一些线和曲线（比较理想的是单像素宽度），骨架可以提供一个图像目标的尺寸和形状信息，因而在数字图像分析中具有重要的地位，图像细化（骨架化）是进行图像识别、线条类图像目标分析的重要手段。 本文将探讨骨架的一些性质，给出如何判断一个像素是否属于图像目标的骨架，最后将给出获得图像目标骨架的基本算法。,Image Thinning (Image T
Cluster.rar
- 在Visual C++下实现聚类分析在图像识别中的应用。其中包括模糊聚类，遗传算法聚类分析，层次聚类和动态聚类等算法。可以运行，并有分类的源文件。是不错的研究素材。,In Visual C++ Achieve clustering analysis in image recognition applications. Including fuzzy clustering, genetic algorithm for cluster analysis, hierarchical clusterin
delphiimgRecognition.rar
- delphi image recognition,delphi image recognition
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- 图像识别--手识识别C++,可根据图像识别人的动作，并给出相应的配合音乐，可供学习参考。,Image Recognition- Recognition hand knowledge C++, can be based on image recognition of human action, and gives corresponding music, available for reference study.
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- 图像识别定位，有分节注释，提供原图和运行结果图-Image recognition and location, there are sections of annotation, provide the original and the running result diagram
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- <图像识别技术在智能导游系统中的应用> 摘要 介绍了图像识别技术和分类算法的概念,结合旅游者信息和相关数据,将图像识别技术有效应用到智能导游系统中,给出了具体的实验数据以及特征计算方法.-Application of image recognition technology in intelligent guide system.
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- 图像识别，java语言 eclipse ，ar，vr-image recognition
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- 采用matlab实现图像识别，识别快，效率高-Using matlab image recognition, identification fast, high efficiency
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- 通过微软认知服务的API接口，实现图像识别-API interface through Microsoft cognitive services, to achieve the image recognition
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- 图像识别方面的经典的文章，一共有24篇，都是英文的文章。-Image recognition aspects of the classic article, a total of 24, are English articles.
Invariant Image Recognition by Zernike Moments
- 通过Zernike Moments不变矩图像识别原理(Invariant Image Recognition by Zernike Moments)
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- 采用CNN 卷积神经网络对图像进行识别，两种方法，CNN,,MLP(CNN convolution neural network for image recognition, two methods, CNN, MLP)
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- 分别采用有边缘和无边缘两类图像作为样本库，使用用Hu不变矩对图像进行特征提取，并使用K近邻分类法进行分类和识别。(Two types of images with edges and no edges are used as the sample library, the images are extracted using Hu invariant moments, and the images are classified and identified by K nearest neighb