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搜索资源 - bp image recognition
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基于bp神经网络的遥感图像的分类和识别的MATLAB实现-Bp neural network-based remote sensing image classification and recognition of the MATLAB implementation
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字符识别原代码，将BP神经网络应用于汽车车牌的自动识别，在车牌图像进行预处理后的基础上，重点讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别。-Character recognition source code, the BP neural network used in automatic recognition of vehicle license plates, license plate image in the basis of pretreatment, focusing on the u
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关于BP神经网络的图像处理技术 基于钢材编号识别-On the BP neural network image processing technology is based on steel number recognition
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课程设计要求 0
实验一 基于模板匹配的字符识别 1
实验二 基于C均值算法的车辆检测与跟踪 3
实验三 水果分类系统设计 5
实验四 基于遗传算法的图像歪斜校准 6
实验五 基于BP网络的函数逼近 9
实验六 空调模糊控制系统设计 -Curriculum design requires 0
Experimental one based on template matching character recognition 1
C-means algorithm
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中文(简体)英语日语Alpha
BP神经网络的车牌识别，购买到D的char字元1磁盘目录下解压后使用的二进制图像识别-neural network license plate recognition, later used to identify the binary image after extracting the char char1 disk under the directory into the d
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采用C++语言编写的基于BP神经网络的手写体数字识别程序，使用方式为通过命令提示符向main函数传递待识别的图像的绝对路径。-Using C++ language through the command prompt is passed to the main function to be identified image handwritten digit recognition based on BP neural network program, use absolute paths.
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字符识别的源码，可识别数字和英文。包括图像处理和模式识别的内容。图像处理包含转灰度图、二值化、滤波、细化、分割、规格化等。模识别部分包含欧式距离的模板匹配和BP神经网络。-Character recognition source code, can recognize numbers and English. Including image processing and pattern recognition. Contains to grayscale image processing, bi
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图像预处理包括图像平滑、图像分割、二值化、图像形态学处理和轮廓提取。轮廓提取是使用八邻域边界跟踪算法。在手势的特征提取部分，使用边界傅立叶描绘子的手势特征提取算法。针对手势的识别，采用了基于 BP 神经网络的识别方法-Image pre-processing, including image smoothing, image segmentation, binarization, morphological image processing and contour extraction.
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手写数字的识别的matlab实现，运用基本的图像处理和BP神经网络来实现，程序的使用方法请参阅 readme.txt-Handwritten digit recognition matlab realize, the use of basic image processing and BP neural network to achieve the program' s usage, please refer to the readme.txt
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道路场景识别，通过对样本图像处理和特征提取，再通过bp神经网络进行学习，最后通过学习后得到的权值进行样本识别。-Road scene recognition, through the sample image processing and feature extraction, and then through bp neural network learning, and finally by learning the weights obtained after the sample ide
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通过分割图像，利用TRAINGDM算法训练BP神经网络，对人脸进行识别-By dividing the image , use TRAINGDM training BP neural network algorithm for face recognition
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bp神经网络对字母的识别，在matlab里运行，并且附带程序和运行后的图像，-The bp neural network recognition of letters, running in the matlab, and the supplementary program and after the operation of the image,
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为实现合格和缺陷板栗的分级， 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板
栗为研究对象， 提取的颜色及纹理等 8 个特征值， 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利
用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明， 在图像信息主成分因子数为 3， 中间层节点数为 12 时， 建立
的模型最佳， 模型训练时的回判率为 100 ， 预测时识别率达到了 91 .67 。 研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷
板栗分
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基于图像的模式识别的简单的BP人工神经网络的进行的简单的分类-Simple classification image pattern recognition simple BP artificial neural networks based
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利用感知器和BP网进行模式识别的基本方法，对图像分割处理-Basic method of pattern recognition using perceptron and BP net, the image segmentation processing
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使用matlab软件设计BP网对尿沉渣图像样本进行模式识别，希望对初学者有所帮助-BP network using matlab software design samples for urinary sediment image pattern recognition, we hope to help beginners
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应用小区域方差对比，程序简单，ggnKMpb参数粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，有较好的参考价值，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，vUjYAOf条件相关分析过程的matlab方法，使用大量的有限元法求解偏微分方程。- Application of small area variance comparison, simple procedures, ggnKMpb parameter Particle image segmentation and matching subroutin
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粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，PLEsBZv参数matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，有较好的参考价值，xICYlkW条件DC-DC部分采用定功率单环控制，均值便宜跟踪的示例。- Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, PLEsBZv parameter Import data files as input paramete
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BP神经网络用于函数拟合与模式识别，PQDKYpS参数粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，单径或多径瑞利衰落信道仿真，本科毕设要求参见标准测试模型，uPjoAsC条件DC-DC部分采用定功率单环控制，具有丰富的参数选项。- BP neural network function fitting and pattern recognition, PQDKYpS parameter Particle image segmentation and matching subroutines them
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验证可用，EOjZNVh参数BP神经网络用于函数拟合与模式识别，具有丰富的参数选项,相关分析过程的matlab方法，dFqtJqz条件matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- Verification is available, EOjZNVh parameter BP neural network function fitting and pattern recognition, It has a wealth of parameter op
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