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搜索资源列表

  1. License-plate-location-recognition

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  2. 本案例基于MATLAB的GUI工具进行设计仿真实验:通过对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理,并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法,实现车牌区域定位,最后实现车牌字符的分割与识别。-In this case based on MATLAB GUI design simulation tool: through the license plate image capture through gradation conversion, edge d
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-05-04
    • 文件大小:280228
    • 提供者:郑珊珊
  1. 22222

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  2. 实验图像数据曲线描绘刻画,进行数据拟合:高斯拟合,平滑处理-gaussian nihe
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-05-05
    • 文件大小:12588
    • 提供者:李达福
  1. feixianxingguiyi

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  2. 手写汉字变形问题是非特定人脱机手写汉字识别中的关键同题。本文从预处理的角度探讨了直接从汉字点阵图像上矫正手写变形、减小属于同一类别的不同模式之I町差异的途径,提出了一种新的非线性规一化方法。该方法同时考虑了汉字笔画像素点和背量空白像素点,汉字点阵中的所有像素点均具有笔画密度描述,且将不同的像素点赋予不同的笔画密度,笔画密度时描述具有二维性、局部性,使得笔画密度的描述更为合理,规一化后的汉字点阵中笔画的分布更加趋向均匀.实验结果证实了本文方法的有效性。-The problem of handwri
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-12-09
    • 文件大小:193083
    • 提供者:东方
  1. 谷物颗粒计数

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  2. 谷物作为主要粮食和饲料作物,在农业生产中占有重要地位。提高谷物产量和质量的主要方法是选育出优质品种,而在选育品种过程中,对种子的计数是不可缺少的内容。目前,种子的计数方法通常采用人工计数,或半自动的光电计数器,很显然传统的计数方法存在着效率低、准确性不高等缺点。笔者利用计算机图像识别和处理技术实现考种过程中的计数,为谷物粒群的识别、精选、分级等的进一步研究奠定必要的理论与实践基础,并为育种工作提供一种高效、快捷的谷物计数新技术 用Matlab实现这种方法,既能分步对谷物颗粒图像预处理算
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2018-01-07
    • 文件大小:101376
    • 提供者:王世神龙
  1. test

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  2. 该方法利用人脸具有镜像对称的自然特性,依据奇偶分解原理,生成成镜像奇、偶对称样本,井利用人脸对称图像作为训练样本,再利用主分量分析(PCA)对训练样本进行二阶相关和降维处理,然后对处理后的样本进行ICA特征提取。理论和分析实验证明,该算法有效减线了人脸受到视角、光照、人脸表情、姿势变化等因素的最响,又增加了训练样本容量,减少了计算复杂度,同时有效解决了小样本问题,提高了识别率.(The method uses the natural characteristics of mirror symme
  3. 所属分类:图形图像处理

    • 发布日期:2018-04-18
    • 文件大小:4099072
    • 提供者:廊下青衫
  1. 基于小波变换的klda人脸识别

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  2. 基于小波变换的klda人脸识别,首先用小波变换对原始输入人脸图像进行预处理,再将基于核的线性判别分析应用于人脸识别中的最佳特征抽取,最后使用欧氏距离分类器实现人脸分类。通过对ORL标准人脸库中的人脸图像进行识别实验,本文提出的方法在人脸识别上取得了较高的识别率。
  3. 所属分类:matlab例程

  1. carplate

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  2. 首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行深入的研究,然后开发出一个基于 Python 的车牌识别系统,文中先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化和边缘检测等预处理方法,然后用颜色特征和形态特征相结合的方法来确定车牌位置,用彩色分割法来完成车牌分割,最后,运用 SVM 分类训练器完成字符识别并使用Python 软件环境进行车牌识别的仿真实验。(License plate recognition based on SVM)
  3. 所属分类:图形图象

    • 发布日期:2020-09-01
    • 文件大小:11497472
    • 提供者:vaaazd
  1. BCI_MI_CSP_DNN

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  2. BCI_MI_CSP_DNN是一种基于matlab的运动图像脑电信号分类程序。 基于matlab深度学习工具箱编写了BCI_MI_CSP_DNN程序 本程序的原理基于CSP和DNN算法 这个程序的性能是基于BCI竞赛II数据集II 提出了一种基于深度学习的运动图像脑电信号分类方法。在预处理原始脑电图信号的基础上,采用共空间模型(CSP)方法提取脑电图特征矩阵,并将其输入深度神经网络(DNN)进行训练和分类。我们的工作在BCI Competition II Dataset III上进行了实
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2019-12-03
    • 文件大小:14833664
    • 提供者:渔舟唱晚1
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