搜索资源列表
DigitRec
- 基于神经网络的文字识别系统 本目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。
ww
- 能快速对中文类别进行分类学习,学习结果好,识别率高
Hopfield
- 该程序比较人性化，有个友好界面，能加载图像，并根据图像训练Hopfield神经网络，你也可以通过添加噪声给图像，以判断它的识别率。
facerecongniae
- 这是一个基于VC 开发的人脸识别软件，具有速度快，识别率高的特点。
FPRDemoNew
- 视频人脸检测与识别演示程序，VC++6.0开发，检测精确度和识别率很高，正在进一步优化，可用于生物门禁、考勤、智能小区等
enddect
- 语音端点检测实验程序，利用短时能量和过零率检测，具有较高的识别率
zerocros
- 语音端点检测中采用的短时过零率的程序，用于端点检测过程识别率高
__DCOM
- 实现网页验证码识别，识别率达到90％，delphi编程试验。__DCOM.rar
ocr_dll_new
- 验证码识别，可识别现在流行的带有验证码的网页，识别率达90％。可以尝试一下。
DPCA
- 二维PCA人脸识别源码，针对ORL人脸库，识别率98％，matlab语言编程
snake_demo
- 蛇形算法，用于提取物体的轮廓，对于一般的图形（只要边缘的角度不大于90度）识别率还是很高的。
DigitRec_source
- 此为数字识别系统的源码，该系统的识别率一般为90％。 另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数
number
- 数字识别，可以识别1-10的数字，识别率较高，可以作为图像识别编程学习的范例
Face_Recognition_Based_on_BP_Neural_Network
- 将BP 神经网络用于人脸识别,建立了人脸识别模型,研究了样本采样训练、样本批量训练和样本完整 训练三种训练策略对识别率的影响。所设计的识别模型包括图像压缩、图像抽样、输入矢量标准化、BP 神经网络与 竞争选择处理过程。利
LPRDemo
- 车牌图片、高识别率，识别速度快 采用神经网络开发
handwrite123
- 手写数字识别实现 开发工具为VC++ 平均识别率为70％
szsb
- 源代码是识别程序的， 因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。
FACERECOGNITIONBASEDONFRACTALANDGENETICALGORITHMS.
- 本文的题目是基于分形和遗传算法的人脸识别方法，对有限人群提出一种采用分形特征和遗传聚类的识别方法: 将图像分成很多小区域, 分别计算各个区域的分形特征, 以充分利用图像二维信息 同一个模式有多个样本, 通过遗传算法进行聚类以得到最优解实现不变性识别. 最后采用ORL 人脸图像库的一组图像对比了新方法、本征脸法和自联想神经网络方法, 结果表明该方法的识别率, 与本征脸法相似, 比自联想神经网络高.
handWritingRecoginition
- Java编写的手写数字识别器。可以识别一般人的手写数字字体，识别率达到80％。
xtsjwl
- 基于形态神经网络的 模式识别方法，我觉得还可以，虽然识别率不是很高