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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。
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。
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
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。
DigitBp-ranee
- 利用BP算法实现手写体识别功能
Demo-Mnist
- 基于神经网络的手写体识别程序，可能对感兴趣的朋友有所帮助
基于支持向量机的手写体相似字识别
- 一种基于支持向量机的手写体相似字识别方法，很有参考意义（维普浏览器）-based on support vector machines similar to the handwritten word recognition methods of great reference significance (Wei-pu browser)
手写体数字识别
- 一款从网上得来数字识别程序,用的算法是神经网络-one obtained from the Internet digital identification procedures, the use of neural network algorithms
简单手写体数字识别系统的源代码
- 为了实现对手写字体的识别，运用了人工智能的分层神经网络思想，对识别的字体通过训练学习，达到识别手写字体的功能。-order to achieve the recognition of handwritten characters, the use of artificial intelligence hierarchical neural network thinking, the right font identification through training to learn, to a
手写体数字的识别程序
- 手写体数字的识别程序
geteigen.rar
- 手写体识别中，对于阿拉伯数字的识别。常用的模式分类方法都可以应用。这个小程序使用的方法是模板匹配方法,Handwriting recognition, for identification of Arabic numerals. Commonly used pattern classification methods can be applied. This small way is to use a template matching method
BP
- 本算法利用BP算法处理手写体识别，为宜较为经典的机器学习算法-The algorithm uses the BP algorithm processing handwriting recognition, appropriate more classic machine learning algorithms
cPP-recog
- 介绍数字图像统计模式识别、模式识别决策方法及实现：测试代码有人脸检测与特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、运动图像分析，共6个数字图像模式识别应用实例-Introduction of digital image statistical pattern recognition, pattern recognition and realization of decision making: the test code was face detection an
hand
- matlab的手写体识别代码 主要有贝叶斯、bp神经网络等方法-The handwriting recognition matlab code are Bayesian, bp neural network method
delphi7
- 首先综述了手写体汉字识别问题及其研究现状，对目前已有方法进行了分类、分析和比较。在此基础上，提出了如下研究目标：从图像认知的角度出发，基于结构分析方法，研究自由手写体汉字的高鲁棒识别问题。着重探讨结构描述的新理论与新方法，以及在各种变形和噪声干扰条件下结构匹配与结构特征提取的新理论与新方法。围绕上述目标，确定了四项研究内容：结构描述方法，结构匹配方法，结构特征提取方法和识别可信度计算方法。针对这些研究内容中拟解决的关键问题，制订了拟采用的研究方案，提出了具体的研究计划。最后，阐述了选题的前沿性，
alaboshibie
- 基于SVM的手写体阿拉伯数字识别，提出了支持向量机的新方法-SVM-based recognition of handwritten Arabic numerals, put forward a new SVM method
20081022
- 基于人工神经网络的图像识别方法研究。基于神经网络的人脸检测研究。基于特征融合与神经网络的手写体数字识别技基于遗传神经网络的手写体数字识别研究术研究。基于遗传优化的神经网络的银行票据手写数字识别。一种改进的人工神经网络模型-Based on artificial neural network image recognition method. Neural Network Based Face Detection Research. Based on Feature Fusion and Neur
simplecharrec
- 一个手写体数字识别源码，有完整的识别程序-A handwritten numeral recognition source, a complete identification procedures
DigitalRec
- 手写体数字识别的VC实现 使用神经网络算法对手写体数字进行识别，训练后识别率可达90％左右。-Handwritten Digit Recognition of the VC to achieve the use of neural network algorithm for handwritten numeral recognition, training, recognition rate can reach about 90.