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ImageSegmentationbyLEGIONNetworks
- 基于振荡神经网络的图像分割程序，可以用TC，VC等编译，用于一般的自然图像效果很好，里面有比较好的代码注释！-oscillation neural network-based image segmentation procedures can be used TC, VC and other compiler, for the general good of natural images, with a relatively good code Notes!
shibie
- 手写阿拉伯数字识别：手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域，原因有被识别的模式数较少（只有0~9，10个阿拉伯数字）、阿拉伯数字笔画少并且简单等。手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别、汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法，例如基于规则的方法、基于有限状态自动机的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法等。目前比较流行的方法是基于神经网络的方法和基于统计的方法，但无论使用哪种方法，也需要通过基本的图像处理技术来对图像进行预处理，才能获得这些方法的输入信息。所以，本
chepaishibie.rar
- 实现车牌的定位，字符分割、及识别，是一个比较完整的程序,To achieve the positioning plate, character segmentation and recognition, is a more complete program
CNN_Edge_extraction
- CNN图像边缘检测，是将细胞神经网络的标准版用matlab实现，比较简单易懂-CNN Image edge detection is realized on matlab,it is simple.
part_237010_200311202__
- 山 东 大 学 硕 士 学 位 论 文：图像边缘检测算法的研究本 文 分 为 七 个 部 分 。第一部分首先阐述了课题的研究背景、意义以 及该领域的发展现状；第二部分介绍了几种经典的边缘检测方法，给出 了这些方法的图像边缘检测结果，并且进行了相关的分析比较；第三部 分阐述了BP 神经网络的结构以及数学模型等相关知识；第四部分具体 介绍了一种新的基于统计向量和BP 神经网络的边缘检测方法；第五部 分介绍了一种有效的边缘细化算法，它可以对新方法得到的图像边缘进 一步处理以达到
113172210SVD
- SVD随着计算机网络的不断发展,多媒体信息的版权保护问题变得十分突出,已成为一个非常紧迫的议题。数字水印技术是实现版权保护的一种非常有效的方法,已经成为信息隐藏领域的一个热门方向。本文着重讨论了数字水印技术在数字图像中的应用,特别地,对于基于神经网络和SVD的自适应的数字水印技术进行了深入的研究与实验。首先比较全面地介绍了数字水印技术的发展历史、现状、基本模型、特征、分类、现有的主要的算法和应用,并对数字水印的发展前景做出了一个展望。接着阐述了神经网络和奇异值分解( SVD)的相关理论。利用图像
judge_edge
- 一种基于脉冲耦合神经网络的第三代人工神经网络的边缘检测算法，速度比较快-Based on Pulse Coupled Neural Network' s third-generation artificial neural network edge detection algorithm, the speed is faster
sssssss
- BP神经网络的火焰图像温度检测方法是火焰识别技术中比较难理解的-The BP neural network s flame image temperature examination method is in the flame recognition technology comparison difficulty
wavelet-neural-network
- 基于小波变换的神经网络代码，与BP神经网络进行比较。可以在某些方面进行优化。-Neural network code based on wavelet transform is compared with BP neural network. In certain areas can be optimized.
document
- 自己编程实现的K_means、BP神经网络对Irisic数据分类、4点交比、单个神经细胞的线性分类’以及LOG与Lap的效果比较。并附有代码所使用的irisic的数据-Own programming of K_means, BP neural network Irisic data classification, 4:00 cross-ratio, a single linear classification of nerve cells' and the comparison of t
shenjingwangluo
- 收集到的有关于matlab神经网络的资料 用途比较多 -Collected about matlab neural network uses more information
20140506123
- 一个比较全面，并带有图像处理功能的车牌识别系统，使用神经网络来实现字符的识别！-A more comprehensive, and image processing functions with a license plate recognition system, the use of neural networks to realize the identification of characters!
rcnn
- RCNN,Region Based CNN,即基于区域的卷积神经网络代码，在许多数据集上刷新了识别记录，这是其实现代码，研究深度学习的同学可以下载，比较有帮助。-RCNN, Region Based CNN, namely the convolution neural network code based on the region in many data sets refresh identification record, this is the realization of the co
bp-netual-net
- 多层前向反馈式神经网络是目前应用比较广泛的人工神经网络，其中BP(Back Propagation network，简称BP网络)学习算法是最著名的多层前向反馈式神经网络训练算法之一。该算法在图像处理和图像识别领域已经取得令人瞩目的成就，其主要思想是利用已知确定结果的样本模式对网络进行训练，然后利用训练好的网络进行图像的处理或识别。本文将讨论用MATLAB实现BP神经网络对人脸角度的分析。 -Multilayer feedforward neural network feedback is us
zifushibie
- 采用神经网络的方法对字符进行训练和识别。识别的效果较好，方法速度较快，比较简单-The neural network approach to character training and recognition. Identification of better, faster method is relatively simple
BPRBFshenjingwangluofenlei
- 利用BP神经网络与RBF（径向基函数）网络对行人、自行车、卡车三类目标进行分类，比较两种网络的分类性能，包含三类目标的数据信息，完整的代码-BP neural network and RBF (Radial Basis Function) network for pedestrians, bicycles, trucks three goals categorize performance comparison of the two networks, data information cont
first
- 车牌定位 车牌分割 字符识别 正如上面所讲,车牌识别主要分为3个部分,其中第一部分车牌定位,一般采用颜色定位,特征定位等,这方面一堆资料我就不写了.分割一般采用投影法.识别的话方法就比较多了,有模板匹配,bp神经网络,卷积神经网络等.(pan.baidu.com/s/1jIdSuXK)
Untitled2
- BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用