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搜索资源 - character recognition
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以MATLAB作为系统开发软件，利用图形用户界面（GUI）设计一手写数字识别系统，实现26个手写英文字符的识别功能-Handwritten character recognition
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车牌自动识别系统主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等主要模块, 针对不同的模块,本文研究分析了现有的理论算法,并提出了具有实际应用意义的解决方案。-Automatic license plate recognition system consists of image pre-processing, license plate location, character segmentation and character recognition and other major mod
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this pdf document is about optical character recognition for research students of computer science
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联机数字、英文字符及汉字识别-Line numbers, English characters and character recognition .........................
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Simple Character Recognition Using MATLAB.
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验证码识别参考程序，很好用，手写的也能识别，但是还不能识别扭曲和倾斜的字符。-Verification code identification reference procedures, useful, handwriting can identify, but it does not twist and tilt character recognition.
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字符识别 用卷积神经网络识别A-Z26个英文字母-Character recognition using convolution neural network A-Z26 letters
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改进的字符识别算法，还不错，用于字符识别-Improved character recognition algorithms, but also good for character recognition. .
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Optical Character Recognition
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隐马尔可夫模型工具包（HTK）是一种便携式工具包构建和操纵隐马尔可夫模型。 HTK主要用于语音识别的研究，虽然它已被用于许多其它应用，包括研究，语音合成，字符识别和DNA测序。
本程序包含HTK源码以及在windows下已经编译好的工具。-The Hidden Markov Model Toolkit (HTK) is a portable toolkit for building and manipulating hidden Markov models. HTK is primarily
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隐马尔可夫模型工具包（HTK）是一种便携式工具包构建和操纵隐马尔可夫模型。 HTK主要用于语音识别的研究，虽然它已被用于许多其它应用，包括研究，语音合成，字符识别和DNA测序。 HTK是使用在世界各地的数百个网站。
该文档主要包含htkbook的中英文版本，方便HTK初学者使用和学习。-The Hidden Markov Model Toolkit (HTK) is a portable toolkit for building and manipulating hidden Markov
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首先，针对车牌图像预处理采用了灰度化、中值滤波等的算法。其次，车牌定位的模块中研究了基于Canny的车牌边缘检测算法和形态学操作，提高了系统定位的准确率。然后，用基于垂直投影的垂直切分算法对车牌进行字符切分。最后采用模板匹配的算法对车牌字符进行识别。 -Firstly, the license plate is with a gray image preprocessing, median filtering algorithm. Secondly, the plate positioning
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这个程序旨在把卷积神经网络算法应用于手写字符识别。程序有几种结构的神经网络可以通过比较不同结构而得到对识别率的影响。-This program is designed to put the convolutional neural network algorithm is applied to the handwritten character recognition. The structure of the program there are several kinds of neural
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Character Recognition Using Neural Network Learned
by Bee Algorithm
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基于Shape Context的字符识别算法介绍
本算法提出了一种新的计算形状相似度的方法，并且把这种方法应用到目标识别领域中。
这中相似度衡量的方法主要经过以下几个步骤：
(1)在两个形状上找到匹配的点对
(2)使用匹配的点对估计两个形状的形变程度。为了解决匹配点对的问题，本算法中引入了一个描述向量，即Shape Context，每一个点都有一个描述向量。Shape Context
以某个点为参考点，统计其他的点在他周围的分布特征，根据这个分布特征，就可以知道该点所处的全局
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OCR - Optical Character Recognition with resources
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这是利用神经网络来实现手写字符识别，起准确率已经达到99.26 ，可以继续调整参数达到更深层次的效果。需要自己搭建opencv环境。后期工作可以利用cuda对其更深层次的加速-This is achieved using a neural network handwritten character recognition, since the exact rate has reached 99.26 percent, can continue to adjust the parameters t
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神经网络的汉字和字符识别 matlab的程序和实例-this is a program of neural network in character recognition
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基于R_ELM的实时车牌字符识别技术，很帮助人了解车牌识别技术-R_ELM based real-time license plate character recognition technology, it helps people understand the license plate recognition technology
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一种自主学习的字符识别方法的c++源代码-An autonomous learning of character recognition method c++ source code
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