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搜索资源 - neural network vision
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机器视觉,计算机视觉,人脸识别,形态学,图像采集,压缩编码,数字水印,神经网络,人工智能,模式识别,特征提取,图像检索,视频检索,计算机图形学-machine vision, computer vision, face recognition, morphology, image acquisition, compression, digital watermarking, neural network, artificial intelligence, pattern recognition,
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自组织 Kohonen 映射程序，当一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。 -Kohonen self-organizing map process, when a neural network to outside input mode, will be divid
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开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。-development environment : Matlab Brief Descr iption : Se
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基于机器视觉的嘴巴状态检测方法：利用BP神经网络-based machine vision mouth State Detection Methods : Artificial Neural Network
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基于PCNN的特征提取,PCNN用于特征提取时，具体平移、旋转、尺度、扭曲等不变性，这正是许多年来基于内容的图像检索系统追求的目标，同时PCNN用于特征提取时，有很好的抗噪性。而且PCNN直接来自于哺乳动物视觉皮层神经的研究，具有提取图像形状，纹理，边缘的属性。用PCNN能很好地对图像进行签名，将二维的图像的特征提取成一维矢量签名。-Feature extraction of specified object is an
important preprocessing stage in ma
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Counterpropagation Network Vision 源码, 经典的CPN人工神经网络例子源码-Counterpropagation Network Vision Source, a classic example of artificial neural network CPN-source
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Using Neural Network for Computer Vision Inspection of Printed Circuit Board
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火灾视觉特征的提取是视觉火灾探测中的关键问题. 我们主要研究色彩、纹理以及轮廓脉动
等特征的提取,并提出一种度量轮廓脉动信息的距离模型,该模型在规格化的傅立叶描述子空间能
够准确地度量这种时空闪烁特征. 实验结果表明,该方法具有比较好的鲁棒性,有助于提高视觉火
灾探测的准确率、降低误报漏报率.-Based on investigating color , text ure and temporal feat ures for vision based fire detection ,
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利用机器视觉系统代替人眼获取各项大米参数,再参照国标对其进行等级划分。在此基础上, 利用MATLAB软件的神经网络工具箱在数理统计基础上完成检测模型的构建,从而实现对未知大米外特性的评判,并为检测大米综合品质奠定了基础。-rice detection.At p resent, the evaluation method of the rice quality in China is still at the level of naked eye observation.
How to cla
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《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》4
特征提取,图像识别初步,人工神经网络,基于ANN的数字字符识别系统-" Digital image processing and machine vision: Visual C++ and Matlab to achieve" four feature extraction, image recognition initially, artificial neural network, ANN base
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对传感器网络与使用者高效协同工作的问题，本文提出了交互式视觉传感器网络的概念，开发了由视觉模块和控
制及通信模块构成的视觉传感器节点，进而构建了典型的交互式视觉传感器网络系统。本文具体探讨了提升交互式视觉传
感器网络综合性能的几个关键技术方案，包括PC平台和嵌入式平台上的语音交互技术，基于小波神经网络的手势识别技术，
以及视觉与RFID的信息融合技术。在医院环境中的初步应用表明本设计的合理性和实用性。-Demanded by the effective cooperation bet
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对机器视觉系统采集
的柑橘图像进行图像裁切、RGB 空间至HSI 空间的转换和差值法去图像背景，用色调H 和饱和度S 为输入，建立小波神经网络柑橘pH 预测模型，无损检测柑橘pH。-Images of citrus fruits from machine vision system were processed by
cutting, converting from RGB space to HSI space, removing background by deviation. A w
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车牌识别源代码是专为从事车牌识别软件产品开发的客户而设计的软件开发包。采用国际领先的计算机视觉和图像处理算法，结合国际领先的神经网络算法，我司车牌识别采用模块的方式提供车牌识别功能的软件。具有高速的识别速度和可信识别正确率,以减轻各开发商的开发成本，提高其竞争力。适用于城市交通管理、超速监控、公路收费、停车场管理、被盗车辆侦破、等应用开发。-License plate recognition source code is designed to be engaged in the license
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本文成功的开发了足球机器人视觉识别系统,首先应用基于LVQ神经网络的颜色识别算法进行指定颜色属性的物体的识别,接着提出小球和机器人小车的识别算法,应用训练收敛后的神经网络进行摄像机隐式标定。-In this paper, the successful development of soccer robot vision recognition system, first applied to identify the properties of the specified color based
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Neural Network and Fuzzy Logic Applications
in C/C++. Book Disk. Turbo Vision UI, Feed-
forward network files, Genetic algorithms,
Chaotic dynamics, Financial data modeling,
Broom dynamics, Hopfield network, Fuzzy logic
control & Genet
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工神经网络（Artificial Neural Network）又称连接机模型，是在现代神经学、生物学、心理学等学科研究的基础上产生的，它反映了生物神经系统处理外界事物的基本过程，是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统，是由大量处理单元通过广泛互联而构成的网络体系，它具有生物神经系统的基本特征，在一定程度上反映了人脑功能的若干反映，是对生物系统的某种模拟，具有大规模并行、分布式处理、自组织、自学习等优点，被广泛应用于语音分析、图像识别、数字水印、计算机视觉等很多领域，取得了许多突出的成果
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Neural Network and Deep Learning Approaches to Computer Vision
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为实现合格和缺陷板栗的分级， 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板
栗为研究对象， 提取的颜色及纹理等 8 个特征值， 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利
用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明， 在图像信息主成分因子数为 3， 中间层节点数为 12 时， 建立
的模型最佳， 模型训练时的回判率为 100 ， 预测时识别率达到了 91 .67 。 研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷
板栗分
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硕士论文，基于机器视觉苹果检测算法的研究。主要内容包括：1、国内外研究现状及进展 2、苹果图像采集与处理 3、苹果大小与形状检测 4、粒子群优化的BP神经网络苹果颜色检测算法 5、遗传算法优化BP神经网络苹果缺陷检测算法 6、苹果检测系统的软件、硬件及界面设计-Research on Apple detection algorithm based on machine vision. The main contents include: 1, the domestic and foreign r
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Motion recognition has received increasing attention in recent years owing to heightened demand for
computer vision in many domains, including the surveillance system, multimodal human computer
interface, and trac control system. Most conventional
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