搜索资源列表
num_recognize
- 基于神经网络的数字识别系统，可以识别手写体的数字，可利用标准模板进行识别，也可以用户自己进行训练。
ann
- 模式识别神经网络代码。包括： 图像压缩的例子：行程编码算法RCL， 手写体数据变换成像素位图的算法，
HandWrite
- 手写体识别，基于笔画，对笔画提取特诊点来匹配。
grid
- 模式识别的一些预处理知识，包括： 图像压缩的例子：行程编码算法RCL, 手写体数据变换成像素位图的算法
shenjingwangluoshuzishibie
- 数字识别神经网络C++源代码。可以用在印刷体文字识别和手写体识别中。
fenlei
- 一个能进行手写体文本识别的分类器，训练特征找的很简单，不过分类效果貌似不错。
linear
- 线性判别中的感知算法对于文本的手写体数字从0到9，数字8的识别率很低。特征提取一般，不过还不错。
smc
- 手写体数字识别软件 用三种方法，由于训练数据的确实没有对数字2和3的识别
handwriting_recognition
- unix下的手写体识别程序，识别效果不错。可以识别英文和数字。
number
- 阿拉伯数字手写体的识别源码 vc++能够编译运行
SLADKFJKLASJD
- 手写体汉字的特征提取方法分析，很好的文章！很不错
NN
- 用Matlab实现数字提取与识别（手写体的数字识别）
sxthzsb
- 六角点笔画提取，笔画宽度归一化，汉字重构的手写体汉字识别程序。MATLAB编写。
recognisechar
- 通过本程序可以实现对手写体数字的识别,其识别率比较高
number_recog
- 本程序实现了对手写体阿拉伯数字进行有效识别，VC++语言编写
pro
- 一个手写体识别的代码，包括训练和测试的数据库
HandIdentifyRate
- BP神经网络手写体识别。BMP图像训练后，进行识别率的计算
touchscreen
- 一个简单的手写体程序，只能识别数字，是学习嵌入式触摸屏输入法的好的开端。编译通过！
Classify
- VC实现的手写体识别程序。实现手写数字给出不同的分类器识别结果，可心采用模板匹配分类器（最邻近模板匹配法）识别， Bayes分类器识别（使用二值数据的Bayes方法,最小错误概率的Bayes方法，最小风险的Bayes方法)，线性函数分类法识别（Fisher算法，奖惩算法，增量校正算法，LMSE算法的识别），非线性分类法（势函数法）识别，神经网络分类法识别（包括神经网络训练，神经网络建立后输出权值，测试与比较，神经网络识别）。 运行完全正确，是学习VC实现不同分类识别方法的很好代码。
HandwritingRecognition
- 手写数字识别系统，用c++语言编程，可以识别手写体有界面