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本文以活体指纹录入仪为指纹采集手段，以个人计算机作为处理平
台，综合运用图像处理和模式识别技术，深入、系统地研究了指纹自动
识别的理论和技术，并且详细的探讨了指纹图像预处理过程的实现，提
出了一种改进的指纹图像全局特征点的提取方法。并在此基层上完成了
指纹分类算法，提出并建立了基于全局特征的指纹识别方法-paper to live fingerprint recording instrument for fingerprint acquisition means a person
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Wavelet transforms are used to reduce image information redundancy because only a subset of the transform coefficients are necessary to preserve the most important facial features such as hair outline, eyes and mouth. We demonstrate experimentally th
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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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完整的表情识别系统一般包括人脸表情图像捕获、预处理、人脸检测与定位、
人脸分割与归一化、人脸表情特征提取、人脸表情识别。本文着重研究了人脸表
情特征提取、特征选择及表情分类等关键问题，并提出了一些改进的方法，同时
进行了仿真实验-Complete expression recognition systems typically include facial expression image capture, preprocessing, face detection and loca
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用C++实现了模式识别中K-均值算法的实现，并用于图像分类实现。-Pattern recognition C++ achieve the realization of the K-means algorithm, and used for image classification.
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高分辨率遥感图像进行识别分类，寻找出边界，然后进行进一步处理-In recognition classification of high resolution remote sensing image, find out the boundary, and then for further processing
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利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，将模式识别方法与图像处理技术相结合-The basic method of image classification using the minimum error probability Bias classifier, the pattern recognition method and image processing technology
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利用K均值聚类算法进行图像分类的基本方法，将模式识别方法与图像处理技术相结合，-Using K means clustering algorithm to carry out the basic method of image classification, the pattern recognition method and image processing technology,
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将模式识别方法与图像处理技术相结合，利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类-The pattern recognition method and image processing technology are combined, using the minimum error probability Bias classifier for image classification
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用于时频分析算法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。- For time-frequency analysis algorithm, You can achieve data classification and regression pattern recognition, FIG simulation speed, distance, amplitude three-dimensional image.
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有PMUSIC 校正前和校正后的比较，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用于图像处理的独立分量分析。- A relatively before correction and after correction PMUSIC, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Independent component analysis for image processing.
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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，分数阶傅里叶变换计算方面。- Realize image watermarking, de-noising, plus noise and other functions, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Fractional Fourier transform computing.
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代码分为两部分，训练和测试，1、将训练图像的地址保存在taining_set.txt文件中，2、分别对训练图像进行预处理和特征提取，提取图像的LBP纹理图，再使用PCA方法进行降维。3、使用cvSVN进行分类-Face recognition
The code is divided into two parts, training and testing, 1, the training image is stored in the taining_set.txt file, 2, resp
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卷积神经网络，用于图像的识别分类，对图像的旋转平移，畸变具有很强的容忍性。-Convolutional neural network for image recognition and classification, has a strong effect
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Gabor,GMRF,LBP纹理特征提取方法_MATLAB,可以用来提取图像特征，用来做图像识别和分类-Gabor, GMRF, LBP texture feature extraction method _MATLAB, can be used to extract image features, used to do image recognition and classification
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tinycnn 简单的lenet网络实现字符识别，和图像的二分类算法(Tinycnn simple lenet network to achieve character recognition, and the image of the two classification algorithm)
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谷物作为主要粮食和饲料作物,在农业生产中占有重要地位。提高谷物产量和质量的主要方法是选育出优质品种,而在选育品种过程中,对种子的计数是不可缺少的内容。目前,种子的计数方法通常采用人工计数,或半自动的光电计数器,很显然传统的计数方法存在着效率低、准确性不高等缺点。笔者利用计算机图像识别和处理技术实现考种过程中的计数,为谷物粒群的识别、精选、分级等的进一步研究奠定必要的理论与实践基础,并为育种工作提供一种高效、快捷的谷物计数新技术
用Matlab实现这种方法，既能分步对谷物颗粒图像预处理算
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将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
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训练降噪自编码，运用降噪自编码器完成数据的特征提取和分类，可应用于图像识别。(examinationTraining noise reduction self coding, using noise reduction self coding to complete data feature extraction and classification, can be applied to image recognition.)
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