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DigitRec
- 数字识别系统源代码: 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练 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。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“
digital-recognise
- 数字识别代码 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为90％ 另外，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。步骤为：“256色位图
szsbxtydm
- 数字识别系统源代码.rar 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
ContourBitmapSrc
- ContourBitmapSrc.zip CContourBitmap - A Region Creator Introduction A few weeks ago I was looking for a way to create irregularly shaped windows from a bitmap with a user defined transparent color. The MFC samples, that I found so far, have the
APP0002_Rev_D
- DLIS-2K线阵图像传感器包括4行像素，每行有2081个光学像素和16黑像素。其中3行为4 x 4 micron方形像素，另一行为4x32 micron长方形像素。通过运用 Correlated Multi-Sampling (CMS)方法，其等效灵敏度可达160 V/lux-s。每一行可任意控制曝光及输出。此外，背景采样可使用常规 Correlated Double Sampling (CDS)值或设为用户控制的环境光值。传感器由3线串口控制，集成了我们的专利技术 high speed Di
KL
- 基于KL变换的特征提取的方法。 选取数据库中的部分样本（每个人的前5张图片）作为训练样本，其余作为未知的测试样本。从训练样本中得到KL变换矩阵，然后对训练样本和测试样本都进行变换，用变换后的数据作最近邻识别，距离可以为对应灰度值之差的平方和，统计识别率。-KL transform based feature extraction method. Select the database part of the sample (each person' s top 5 pictures)
CellCheck
- 系统可以以病人的血液样本为原始数据，通过一系列图像处理和分析，识别出血液中的红细胞，根据红细胞的个数测出血液中的红细胞密度，可方便用于临床诊断中，大大提高诊断速度和效率。-System can be the patient s blood samples for the raw data, through a series of image processing and analysis, identification of red blood cells in the blood, accor
shuzishibie
- 数字识别代码 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为90％ -Digital identification code the first step: Training Network. Th
CellRecognitionStatisticalSystem
- 本系统是医院中血液红细胞计数的实用系统。它主要以病人的血液样本为原始数据，通过一系列的图像处理和分析，最后识别出血液中的红细胞，同时给出红细胞的个数。-Hospital in the system are blood red blood cell count of practical systems. It is mainly the patient' s blood samples for the original data, through a series of image proc
Neural-network-recognition-system
- 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。 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。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－
CellsIdentify
- 以病人的血液样本为原始数据，通过一系列的图像处理和分析，最后识别出血液中的红细胞来，并且进行计数。-To the patient s blood samples for the raw data, through a series of image processing and analysis, and finally to identify the blood to the red blood cells, and counting.
svm
- 相关反馈是在用户和查询系统的交互中，用户对检索结 果进行评价并标记相关和不相关样本，然后将这些标记图像 作为训练样本反馈给系统，以实时修改系统的查询策略，逐步 接近直至满足用户的查询需求-Related feedback in the user and the interactive query system, users of the search node Evaluation of fruit and tag-related and non-relevant sample
chap11
- 本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 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。 - Thi
PlayWndASF
- 互动的音频/视频媒体文件播放器。。如果媒体有一个视频组件，PlayWndASF将读取视频的 默认大小和调整球员的位置，让客户端的视频 在发挥其首选的默认大小考虑到大小（ 标题栏和边框）。 你可以静音按 M的音频。你可以切换全屏模式 按 f的。您可以暂停/恢复与 P 和停止/快退播放 与 S 的。要关闭媒体剪辑，按ESC，F12键，X，或问 如果媒体是纯音频，播放器默认会显示一个小窗口。 你可以指定一个媒体作为唯一的
chap11
- 本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 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。 -This
04-speech-coding
- Data Rates Telephone quality voice: 8000 samples/sec, 8 bits/sample, mono 64Kb/s CD quality audio: 44100 samples/sec, 16 bits/sample, stereo ~1.4Mb/s Communications channels and st
facedetect
- 基于opencv的人脸检测，识别率90 以上-This is just the face and eye detector from OpenCV s samples/c directory
BFPS_v1_2011-09-06
- This readme describes the Biased and Filtered Point Sampling algorithm. Before running the code, please run "compile_MEX.m" in the "dependent_files" directory. BFPS.m is the main file that draws samples. A demo can be run from Matlab with t
tracking
- 本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法,通过大量样本的离线训练构建目标的投影子空间,并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征. 为了满足实时性的要求,采用积分直方图方法 提高粒子特征的计算速度 然后结合粒子滤波方法在子空间中计算粒子与训练样本集之间的相似度,进而估计目标的运动参数.-A subspace t racking method is proposed to t rack target s under complex environment s. Fi
Chunks
- 使用basler相机C语言SDK的示例程序-samples used basler s C style SDK