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搜索资源 - digital recognition
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数字识别小程序，使用BP神经网络，先对样本进行训练，然后对输入的数字图像进行识别，准确率一般在90 -Identify a small number of procedures, the use of BP neural network, the first train of samples, and then enter the digital image recognition, the accuracy is generally 90
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径向基神经网络的字符和数字识别程序，在训练的基础上进行识别-RBF neural network and digital character recognition program, the training conducted on the basis of identification
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这里提出了基于dsp的ocr识别仪, 采用接触式图像传感器摄取文档的原始图像, 数字信号处理器DSP OCR实现版面分析和字符识别。将识别结果输入到计算机中进行后处理。这样一台计算机可以联结多台识别仪, 大大降低识别系统的成本, 在大规模的表格文档自动处理中具有重要的意义。-Here based on the ocr recognition dsp device, using Contact Image Sensor uptake of the original document images,
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matlab格式源代码。功能：HOPFIELD神经网络优化计算算法源码和应用于数字识别问题。-matlab source code format. Function: HOPFIELD neural network optimization algorithm applied to the digital source and identify the problem.
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MATLAB 神经网络用于数字识别源程序，可以很好的识别数字，Digits Recognition有说明-MATLAB neural network for digital identification of the source code, you can identify the number of good, Digits Recognition described
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数字识别系统，用计算机图形学模式识别技术，VC-Digital identification system, using computer graphics pattern recognition technology, VC
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这是《精通VC++数字图像模式识别技术及工程实践[第2版]》光盘源代码，其中包括EM算法、fisher判别函数、HMM隐马尔科夫模型、BP神经网络、小波变换、alpha-beta剪枝、A*算法等，还包含几个纹理分析、人脸定位、字符识别、车牌号识别、8数码、黑白棋、离线/在线签名等实例，因此对于学习模式识别、人工智能的朋友们都大有裨益。光盘中的素材请见另外一个资源。-This is " proficient in VC++ Digital Image Pattern Recognitio
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使用说明第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）
第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90 。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行
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基本的数字图象处理的VC++实现,包括反色.拉伸.中值滤波等,另外还包括数字识别系统以及车牌定位等3个案例的代码-Basic digital image processing of VC++ implementation, including the anti-color. Stretching. Median filtering and so on, also including digital license plate recognition system, as well as posi
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这是《精通Visual C++数字图像处理技术与工程案例》光盘源代码,共包含9个完整用例（含源代码、完整设计流程图、原理介绍）：人脸检测、牌照自动识别监控、运动人体跟踪、细胞识别统计、文字识别、相机自动调焦、计算机集成数控、运动检测、车牌定位。书中含图像和视频资源，不需自行搜集。此外还有对于数字图像处理基础知识、工程使用中涉及的基本技术的介绍。-This is《proficient in Visual C++ digital image processing technology and eng
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在数字图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线模型的方法定位虹膜的位置，先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心，该圆心只要能落在瞳孔内部即可。然后以该伪圆心为中心，在其周围等角度间隔地取N个点作为初始的snake基准点，按照snake 的运行机制不断进化，直到虹膜的内边界为止。最后，计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离，取其平均值作为瞳孔的半径，动态轮廓模型的形心作为瞳孔的圆心，即可准确定位出虹膜内边界的位置。实验表明，与常见的定位方
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基于数字图像处理的MATLAB车牌定位源程序-Digital image processing based on the MATLAB source code license plate location
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本程序基于 BP 神经网络完成了对用户使用鼠标输入的特定手势的识别，并且可以学习
用户创建的新手势。程序中已经存储的手势是 Palm 系列掌上电脑中手写识别专用的
Graffiti 字体的数字 0～9，这种字体的特点是每个字由一个连续笔划构成，适合用一个连贯的鼠标手势表示： -This procedure based on BP neural network was completed using the mouse to the user input of a specific ges
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在VC平台上编写的使用Fisher鉴别方法的数字识别程序，能够快速准确的识别数字。-Digital recognition program based on Fisher discrimination method by using VC++ 6.0.
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思路简要说明：
1、图像二值化
将图片中的各点用0或1表示，1为有效点，0为背景。这里使用的是最大类间方差法
（otsu），在资料中有介绍。
2、去除干扰点
3、分割
将整个的图片分为每个单独的字，在下一步中才能一一识别。
4、与样本库进行对比，寻求最近似匹配
这步是比较核心的地方，由于要识别的图形每次都是随机变化的，我们不能进行完
全匹配识别，所以使用的是‘欧氏距离’来进行最近似匹配，资料中的《自由手写体
数字识别》里面有详细说明。
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人民邮电版图像处理源码，车牌识别，数字识别系统源代码，路线识别（机器人视觉），形态学处理，数字识别，字母识别，边缘检测，图像分割-Posts And Telecommunications News source version of image processing, license plate recognition, digital identification system source code, line identification (robot vision), morpholog
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1)实现手写阿拉伯数字的识别。
2)读入测试图象，鼠标选中相应区域，输出区域中的数字值。-1) to achieve the recognition of handwritten Arabic numerals. 2) read the test images, the mouse to select the appropriate region, the output of the digital value of the region.
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人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会
议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为
当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确
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本翻译是直接根据 OpenCV Beta 4.0 版本的用户手册翻
译的，原文件是：
<opencv_directory>/doc/ref/opencvref_cv.htm, 可
以从 SOURCEFORG 上面的 OpenCV 项目下载，也可以直
接从 阿须数码 中下载：
http://www.assuredigit.com/incoming/sourcecode/o
pencv/chinese_docs/ref/opencvref_cv.htm。
翻译
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端点检测是指用数字处理技术来找出语音信号中的各种段落（如音素、音节、词素、词等）的始点和终点的位置。语音段起止端点检测是语音分析、语音合成和语音识别中的一个必要环节。传统的端点检测方法是从wav文件中获取语音采样，将其分帧并计算短时能量和过零率参数，然后进行端点检测。这种工作方式被称为离线处理方法 ，无法实现语音信号的实时处理，对于语音信号分析具有一定的局限性。本文通过开发ActiveX控件，在MATLAB环境下将其嵌入到figure窗口中，以GUI程序的方式使用，实现语音信号端点检测的实时处
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