搜索资源列表
thefacecognition
- 用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数 字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。 -Offline Character Recognition for The template matching, USPS font terminology Fisher Linear found handwritten identification numbers. For some reason, some of the databases
changyongsousuosuanfa
- 常用搜索算法 光盘上包括了书上提供的例程及算法，均可在Visual C++ 6.0下编译通过。 读者可参照书籍了解程序的使用。 实验素材里面提供了一些模式识别实验用的数据库。其中“数字和字母图像” 用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数 字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。 -search algorithm commonly used on the CD, including a book on th
lianjizifushibie
- 联机字符识别 实验素材里面提供了一些模式识别实验用的数据库。其中“数字和字母图像” 用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数 字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。 -online character recognition experimental materials inside provided some experimental pattern recognition database. These "
tuojizifushibie
- 脱机字符识别 实验素材里面提供了一些模式识别实验用的数据库。其中“数字和字母图像” 用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数 字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。 -experimental materials inside provided some experimental pattern recognition database. These "numbers and letters images
BAM_NN
- 用外积和法设计的权矩阵，不能保证p对模式全部正确的联想。若对记忆模式对加以限制（即要求p个记忆模式Xk是两两正交的），则用外积和法设计的BAM网具有较好的联想能力。 在难以保证要识别的样本（或记忆模式）是正交的情况下，如何求权矩阵，并保证具有较好的联想能力？这个问题在用BAM网络实现对字符的识别程序仿真中得到体现。我们做过尝试，用伪逆法求权矩阵，虽然能对未加干扰的字符全部进行识别，但对加有噪声的字符识别效果很差。至于采用改变结构和其他算法的方法来求权矩阵，将是下一步要做的工作。-foreign
SimpleChinaRecognise
- 汉字识别系统。基于样本训练的汉字识别系统，何以识别汉字/字符数字等。很适合学习基本原理的研究者使用。-Chinese character recognition system. Based on the training sample Chinese character recognition system, why is recognition of Chinese characters / character statistics. Very suitable for studying th
WordIdentity
- 汉字识别系统。基于样本训练的汉字识别系统，何以识别汉字/字符数字等。很适合学习基本原理的研究者使用。 -Chinese character recognition system. Based on the training sample Chinese character recognition system, why is recognition of Chinese characters / character statistics. Very suitable for studying t
shouxieshuzishibiedeFisherpanbie
- 脱机字符识别需要建立手写样本库,但由于作者水平有限,就不介绍实例了.这是脱机字符识别中的手写数字识别的Fisher判别.-Offline Character Recognition need handwriting sample database, but because the author is limited, and not on the case. This is offline character recognition of handwritten numeral recognit
shouxieshuzishibiedeFisherxianxingpanbie
- 脱机字符识别需要建立手写样本库,但由于作者水平有限,就不介绍实例了.这是脱机字符识别中的手写数字识别的Fisher判别.-Offline Character Recognition need handwriting sample database, but because the author is limited, and not on the case. This is offline character recognition of handwritten numeral recognit
2006113041152622(1)
- 汉字识别系统。基于样本训练的汉字识别系统，何以识别汉字/字符数字等。很适合学习基本原理的研究者使用。
200611031655324435
- 汉字识别系统源码 汉字识别系统。基于样本训练的汉字识别系统，何以识别汉字/字符数字等。很适合学习基本原理的研究者使用 -Chinese Character Recognition System Source Chinese Character Recognition System. Based on a sample of training Chinese character recognition system, why recognition of Chinese character
ex3
- 基于BP神经网络识别字符. BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过梯度算法利用迭代运算求解权值的一种学习方法。采用BP网络进行分类，并附加线性感知器来实现单字符的有效识别，算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。-BP neural network based character recognition. BP neural network algorithm is a set of sample input and output is
DIACR
- 根据训练样本进行学习，而后对test图像中的字符进行识别。要求给出识别结果，并对结果进行统计。-According to the training samples for learning, and then on the test image to identify the characters. Required to give identification results, and the results of statistical analysis.
zifushibie
- 用特征匹配做的字符识别，可以先进行样本的训练，再进行识别-Feature matching to do with character recognition, the training samples can first be done, and then identify
CorrectCarNoImageAndRegnize
- 一种车牌图像校正新方法 【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
greyimages
- 从大量车牌图片里面切割出来的单个的灰度字符图片，内有两个文件夹，分别为训练样本和测试集，包含了数字、字母、各个省份的简称，由于网友普遍反映网上找不到资源(纯粹的体力活，要收集各个省份的车牌真不容易！)，故分享出来，做OCR的用得上的-sigle gray character image cutted from Chinese vehicle license plates from different provinces. they are categoried into 3 kinds: num
chepaishibieCPP
- 一、车型识别 1.首先单击车型识别菜单下的载入图像菜单项（载入背景和前景图像）。 2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理，轮廓提取。 3.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。 4.测试图像存储在img文件夹下，车型轮廓模板存储在contour文件夹下。 二、车牌识别 1.先打开一幅图片，然后在车牌定位与识别菜单下依次点击：车牌提取、倾斜校正、字符分割、字符识别。 2.测试图像存储在img文件夹下。
神经网络 训练识别
- 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。(1. First open a picture and then follow the sequence of grayscale, binary, grayscale stretching, license plate positioning, binarization, ti
Lenet5
- 利用lenet5，进行数字和字母的识别，网络已训练好可直接使用。 附带中文字符样本(Using lenet5 to recognize numbers and letters, the network has been trained and can be used directly. Incidental Chinese character sample)
车牌汉字样本
- 车牌识别中汉字训练样本，包含31个省份，每个字符几十到几百个样本。(License plate recognition Chinese character training samples, including 31 provinces, each character tens to hundreds of samples.)