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offline-character-recognise
- 脱机字符识别算法，包括手写数字识别之Fisher线性判别，手写数字识别之模板匹配法，数字识别之神经网络法，细化算法 -offline character recognition algorithms, including handwritten digital identification Fisher Linear Discriminant. Handwritten identification template matching, digital identification neura
利用模式识别中的模板匹配算法
- 数字识别，利用模式识别中的模板匹配算法，主要实现的是车牌的数字和汉字识别-Number recognition, pattern recognition in the template matching algorithm, the main achievement is the license plate number and character recognition
Testing0
- 图像预处理 图像灰度化 模板匹配 字符识别 轮廓提取-Image pre-processing image-based template matching gray-scale character recognition contour extraction
Template-matching
- 模板匹配字符识别的程序，字符的模板制作说明-Template matching character recognition program, the character descr iption of the template production
200572811235798
- 本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能-In this paper, and designed to achieve a free
ex2
- 汽车牌照定位与字符识别 要定位汽车牌照并识别其中的字符，我们采用Matlab平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想。 -Vehicle license location to location and character recognition vehicle license and identify the characters, we use Matlab platform provides a number of image processing
recognition
- 用VC开发联机数字、英文字符及汉字识别、人脸的检测与定位、图像的纹理分析方法、手写数字识别之模板匹配法等识别方法代码，均通过调试运行，希望对大家有所帮助-VC-line with the development of the number of English characters and Chinese character recognition, face detection and location, image texture analysis, handwritten numeral
new
- 基于模板匹配的手写体字符识别方法,我的大学毕业论文，最简单的方法，结果很好用-Based on template matching method of handwritten character recognition, my university thesis, the simplest way, with good results
Handwritten_numeral_recognition_of_the_template_ma
- 手写汉字识别，本文采用模板匹配的方法，进行识别，模板匹配方法的通用性大家都很了解，你可以在本代码的基础上改善新的功能-Handwritten Chinese character recognition, this paper adopts the template matching method, identification, template matching method versatility are all too familiar, you can code on the basis
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- 基于模板匹配的车牌字符识别算法研究，使用模板匹配，来实现车牌的字符识别。-Based on template matching license plate character recognition algorithm using template matching, to achieve the license plate character recognition.
SVM
- 在草图符号的自适应学习中，不同用户的训练样本数量可能不同，保持在不同样本数量下良好的学习效 果成为需要解决的一个重要问题．提出一种自适应的草图符号识别方法，该方法采用与训练样本个数相关的分类 器组合策略将模板匹配方法和SVM统计分类方法进行了高效组合．它通过利用支持小样本学习的模板匹配方法 和支持大量样本学习的SVM 方法，并同时利用草图符号中的在线信息和离线信息，实现了不同样本个数下自适应 的符号学习和识别．基于该方法，文中设计并实现了支持自适应识别的草图符号组件．最后，利用扩
chepaishibie
- 一个车牌识别的小程序，有图有程序有说明，其中字符识别部分用的是模板匹配的办法。-A small license plate recognition program, there is a procedure chart shows, some of which use character recognition approach is template matching.
Recognition
- 基于模板匹配算法的识别技术，对输入的手写字符能进行实时的识别。-Recognition algorithm based on template matching techniques can input handwritten character recognition in real time.
character-recognition-using-templates
- template matching for charcters
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- ：本文较为系统地介绍了纸币面值数字图象识别的计算机仿真。文中详细介绍了模版 匹配、特征点匹配、神经网络等字符识别方法，并进行了比较。根据本文研究对象的特点，选择 了从分析数字本身的拓扑结构入手，根据字符投影分布的规律来判断和识别的方法，成功实现 了纸币面值的识别。-: This article notes a more systematic introduction to digital image recognition, face value of the computer si
character-recognition
- 基于MATLAB的模板匹配的车牌字符识别代码- License plate character recognition based on template matching MATLAB code
character-recognition
- 基于C++的字符识别程序 包含fisher判定法 神经网络方法 模版匹配方法 以及细化处理-Character recognition program based C++ contains the fisher determination method neural network template matching method and Refining
Template-Matching-Based-Character-Recognition-Sys
- Template Matching Based Character Recognition System
template-matching-LPR
- 硕士论文的一种方法：基于模板匹配的汽车牌照字符识别，内含程序修改和运行说明，还有33幅汽车牌照测试图像，测试准确率80 ，效果还可以-A method of master s thesis: license plate character recognition based on template matching, that contains the program modification and operation, there are 33 pieces of car license p
CPPHandwritten-character-recognition
- VC++ 手写文字识别程序源码。实现手写数字给出不同的分类器识别结果，可心采用模板匹配分类器（最邻近模板匹配法）识别。手写数字或者打开已有的手写数字图像后，在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，选择菜单中的各种分类算法，可以对手写数字进行分类。-VC++ handwriting recognition program source code. Handwritten numbers give different classification recognition result satisf