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文字识别程序
- 目前该手写体识别系统主要分为 预处理模块： 主要包括训练数据和识别数据的读取，归一化，二值化 特征提取模块：主要包括笔划方向特征和网格密度特征，还可以根据对识别率的要求继续增加其他特征 识别（分类器）模块：主要包括SVM方法和BP神经网络的方法，其中SVM方法的识别率较高，SVM＋网格密度特征， 在小字符集情况下，达到了识别率97％以上 采用OO思想编写，适合做二次开发-currently the handwriting recognition system consists of pretre
ChainCascade_src
- ChainCascade， harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器，训练目标特征，检测物体，这是从opencv库 转化成 vc++源代码，有一位博士完成，很不错。-ChainCascade, Harr features classifier training to be a cascade boosted classifier, training objectives features, object detection, which is OpenCV library
matlab作业
- 模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
Power列表控件
- 本程序实现一个功能强大的列表视控件，本控件具有下列特征： 整行加亮；对列自动排序（用数字和文本序列）； 支持背景图像和混合加亮选择； 支持水平和垂直网格；可拖动的列； 通过Format对话框，可以定制列格式（大小、对齐）；用Column Manager管理列； 支持分类视（象Outlook 98） 在每个单元中，支持定制文本颜色、字体和网格边界； 自动从注册表中存储和装入信息； 打印支持； 每个单元支持图像； 列视的头支持图像；使用多信息编辑控件编辑子项； 用组合框控件支持子项编辑；自动拷贝项到
fayeboy1984
- 此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分
ST_NetShopSystem
- 胜天购物销售系统前台购买特征: 时代购物系统前台购物车部分界面友好，实现方便轻松的购物环境： 分类浏览商品或使用搜索工具查找商品； 可按价格、商品分类、关键字搜索商品 可打印订单的详细信息以及电子邮件通知； 保存购物车，查看购物车，清空购物车 查看已经提交的订单； 会员注册、享受会员价格； 会员登录； 市场价，会员价和VIP会员价的比较； 为朋友订购商品（送礼物的好办法哦)； 完整的客户服务中心 新品上架展示区，推荐商品展示区，特价商品
shuju
- 文章通过对实序列快速傅里叶变换的算法推导及Mallat 算法原理的分析，根据离散小波变换（DWT）算 法结构特征，提出了一种离散小波的快速变换算法，给出了相应的算法步骤。从数学理论上进行了论证，并把该算法 应用到静态图像处理中，得到了很好的快速和重建效果，具有一定的实用价值。 关键词：小波分析；Mallat 算法；快速小波算法 图像处理 中图分类号：TN914 文献标识码：A 1 引言 小波分析是近十多年来迅速发展起来的新兴学科和信号分析理论，是继傅里叶分析方法之后的重
rjgcqbxt
- 第十章 1、 说明对象、类、类结构、消息的基本概念？ 答：对象：是客观实体在问题域中的抽象。 类：具有相似或相同性质的对象的抽象就是类。 类结构：类的结构通常有一般----具体（分类结构）整体---抽象（组装结构） 消息：对象之间通信的构造。 2、 面向对象的特征和要素？ 答：特征：一致性、多态性、分类性、继承性。要素：共享、封装、抽象。 -a Chapter 10, Note objects, classes, class structure, the basi
texture3
- 本程序在对图像进行纹理分析（基于共发矩阵的方法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征，采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！-procedures in the right image texture analysis (based on total fat matrix method), on the basis of access to different regions of the image texture features, these featur
textureA2
- 本程序在对图像进行纹理分析（由于共发矩阵的方法效果很不好，本程序采用基于频率域的纹理分析算法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征，采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！-procedures in the right image texture analysis (due to a total of hair matrix, the effect is very bad, the program uses a frequency domain based on
jiyuneirongdetuxiangjiansuo
- 基于内容的图像检索中的一些关键环节：特征提取：颜色直方图；纹理特征等 相似度：马氏距离，欧氏距离等 相关反馈：机器学习方法，如SVM，神经网络等 检索与分类：两个很相似的样本距离很小，虽然两个不相似的样本距离未必很大-content-based image retrieval of some of the key issues : Feature Extraction : color histogram; Texture characteristics of simila
ManifoldLearn
- 一个包含丰富内容的流形学习算法工具包，有图形示例文件demo.fig，包括laplacian特征映射算法、流形规则调整、svm分类算法等内容，希望对研究机器学习的朋友有用。-contains a rich content of the manifold learning algorithm tool kit, graphics documents demo.fig example, laplacian features include mapping algorithm manifold rul
matlabzhiwenshibie
- 此代码可以进行指纹识别，包括预处理，特征提取，分类识别-this code can fingerprint identification, including preprocessing, feature extraction, classification, etc.
Face_001
- 基于形状特征的人脸分类研究,文中介绍了将模糊聚类方法用于人脸分类。 -based on the shape of the human face classification, the paper introduced the fuzzy clustering method for human face classification.
expressionsb
- 基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序。首先针对静态表情图像进行表情图像的灰度、尺寸归一化，然后利用Gabor小波变换提取人脸表情特征以构造表情弹性图，最后提出基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。-based on elastic template matching Facial Expression identification procedures. First of all expressions against static image looked gray image
KNN(CSHARP)
- 基于不断学习的贝叶斯-KNN文本分类算法的设计与实现,给出原始几个类别的文本文件，通过机器学习，获取各个类别文本内容的主要特征，在这个基础上，给出待分类的文件库，系统通过自动分类，对文件库中的文本进行分类，把文件分配到最有可能的类别中。-based learning Bayesian-KNN text classification algorithm design and implementation given several types of the original text file,
心电信号检测与分类算法的研究
- （1）心电信号预处理 心电信号是一种低频且含有众多噪声干扰的信号。针对心电信号存在的 噪声干扰问题，本文采用了平稳小波变换结合双变量阈值的方法对其进行去 噪处理。通过对心电信号进行八层平稳小波变换，得到不同的小波系数，采 用双变量阈值函数表达式对其进行处理得到新的小波系数，最后进行逆平稳 小波变换实现小波重构，完成心电信号去噪。Matlab 仿真结果显示，本文算 法的准确率较高，信噪比达到 84.5934dB。 （2）心电信号波形识别 反映心电信号的特征部分往往是信号的突变点，因此需
SVMRFE
- 特征选择算法，防止分类结果出现过拟合，提前对多维的特征向量进行选择筛选(A feature selection algorithm)
MUSIC算法程序源代码
- 多重信号分类MUSIC算法是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值(噪声方差)对应的特征向量组成。
PCA+mnist
- 基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。 经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set. After PCA dime