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AODV_AOMDV
- AODV和AOMDV路由协议性能仿真与分析:：使用NS一2仿真软件，选取分组投递率、端到端的平均时延、归一化的路由开销和路由发现频率4个指标对AODV和AOMDV 路由协议进行了性能仿真，通过改变业务源连接数目、节点的暂停时间分析比较这些参数对2个协议性能的影响，研究结果表明了AOMDV 多径协议的优越性。并提出了对AOMDV协议的改进。
StudyforLicensePlateRecognitionSystem
- 摘 要:车牌识别(LPR)系统是智能交通系统中的重要组成部分,该系统分为车牌定位、字符切分和字符识别3个模块。 文中基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,接着进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理, 然后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明该系统设计方法是可行的。 关键词:车牌识别 数学形态学 车牌定位 字符切分 图像处理
SunLightFace
- 支持摄像头，人脸识别二次开发包，相当易用、好用。是VC开发，但只有极小部分用到了MFC,大部分CODE均为标准C++编写。SunLightFace.exe是演示程序，可以通过这个程序来测试SDK的性能。SunLightFace.dll 是SDK，其性能技术指标与演示程序是完全相同的。 SunLightFace.dll是按WINDOWS API的标准调用来生成的动态库，并提供了VB,VC,C#三类范例代码，精简扼要，如果因VS版本问题无法打开，可以用其它文件编辑器打开.CPP,.H,.CS，.
SVM-and--Face-Recognition
- 支持向量机及其在人脸识别中的应用研究 上海交通大学博士论文，在知网上面付费下载得到的。本文从应用的角度出发，较为全面地对一些相关问题进行探讨，并使用Visual C++实现了一个基于支持向量机的人脸识别软件—idTeller。 论文的主要工作和创新点包括： ·提出了两种基于VC边界的支持向量机参数选择算法—固定C算法和VC-CV算法。VC边界是两类支持向量机参数选择的一个理想准则，但它的一些固有缺点使其应用变得困难。本文通过将VC边界转化为VC指标，最终把问题归结为对最小包围体的求解，从理论
License-plate-recognition-program
- 车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗
quddkaticperformance
- 本例采用最优控制的方法,利用二次型性能指标,保证小车所滑过的距离(This example USES the optimal control method, using the quadratic performance index, guarantee slip distance by car)