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- 特征提取，希尔伯特黄变换可以用于模式识别过程中的特征提取(feature extract,Hilbert-Huang transform can be used for feature extraction in pattern recognition)
mfcc_svm
- mfcc特征提取法 以及svm训练 可以使用(MFCC feature extraction method and SVM training can be used)
plateRecognition-master
- 基于python和opencv的车牌识别,包括车牌提取和字符识别 1,plate.py为提取和识别图片里面的车牌号码 2,切割和识别第一步车牌图片里面的字符,提取特征(License plate recognition based on Python and opencv, including license plate extraction and character recognition 1. Plate.py is used to extract and ide
border提取边界
- 边界识别算法，可识别点云的边界和特征边缘(Boundary Recognition Algorithms to Recognize the Boundary and Characteristic Edge of Point Cloud)
labview论坛-自适应屏幕分辨率
- 软件适用于工业相机实时测量分析，采用 Labview Vision 平台开发，适用于尺寸测量、特征定位、 缺陷检验、颜色识别、产品分拣、条形码识别等。(The software is suitable for real-time measurement and analysis of industrial cameras and is developed on the Labview Vision platform. It is applicable to size measurement,
carplate
- 首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行深入的研究，然后开发出一个基于 Python 的车牌识别系统，文中先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化和边缘检测等预处理方法，然后用颜色特征和形态特征相结合的方法来确定车牌位置，用彩色分割法来完成车牌分割，最后，运用 SVM 分类训练器完成字符识别并使用Python 软件环境进行车牌识别的仿真实验。(License plate recognition based on SVM)
酒店人员管理系统
- 酒店人员管理及客房需求预定早退登记入住，以及客户特征识别公安联网，内部更新系统，网络更新系统两大更新特点！
TrafficSignecognition
- 创建一个能够对交通标志进行分类的模型,并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中,我将演示如何创建一个深度学习架构(Create a model that categorizes traffic signs and let the model learn to identify the most critical features of these traffic signs. In this article, I will demonstrate how to create
语音情感识别
- 情感语音识别的基本环境是传统的机器学习方法，即使用特征参数有监督的训练模型，然后使用测试集进行识别。常用的、也比较简单的就是：支持向量机SVM。该识别网络性能较好，且学习资源较丰富，还有matlab的工具箱。需要下载工具包，设置路径添加到MATLAB中即可使用。
基于PCA的SVM分类
- 选择“BreastCancer”数据集，使用支持向量机(SVM)对其进行分类。作为对比，第一次对特征集直接进行支持向量机分类，第二次对特征集进行主成分分析法的特征提取后，再对特征提取后的特征集进行支持向量机分类。并且对比和分析了两次分类的结果。(The BreastCancer data set is selected and classified by Support Vector Machine (SVM). For comparison, the first time the featur
04825210PCA1
- 对碰撞信号特征进行降维和聚类分析，提高分类精度(Reducing dimension and clustering analysis of collision signal features to improve classification accuracy)
一篇关于高层次特征选取的说话人识别文章
- 一篇关于高层次特征选取的说话人识别文章，希望大家采纳，多多指教
BCI_MI_CSP_DNN
- BCI_MI_CSP_DNN是一种基于matlab的运动图像脑电信号分类程序。 基于matlab深度学习工具箱编写了BCI_MI_CSP_DNN程序 本程序的原理基于CSP和DNN算法 这个程序的性能是基于BCI竞赛II数据集II 提出了一种基于深度学习的运动图像脑电信号分类方法。在预处理原始脑电图信号的基础上，采用共空间模型(CSP)方法提取脑电图特征矩阵，并将其输入深度神经网络(DNN)进行训练和分类。我们的工作在BCI Competition II Dataset III上进行了实
VideoControl
- 红外摄像头USB信号读取识别，回传识别特征(USB signal reading identification of infrared camera)
shape_predictor_81_face_landmarks-master
- 基于dlib库的人脸68个特征点训练模型的扩展模型，可识别出人脸81个特征点，包括额头部分。(Based on the extended model of the face training model of 68 feature points based on Dlib database, 81 feature points can be recognized, including the forehead part.)
人物定位、特征提取、识别
- 该程序的主要功能就是识别图片中的人物特征，对图片进行去噪，对遮挡人物的障碍物进行去除，人物放大，特征提取，识别，从而达到目的。
特征脸法人脸识别matlab代码
- 包括训练数据库，matlab导入图片，特征连算法代码，并成功识别人脸，是基本的算法
基于颜色特征识别花朵和叶子
- 基于颜色矩（一阶矩和二阶矩）求出图像花朵和叶子区域。
语音情感识别
- 基于matlab的语音情感识别代码,通过对语音进行特征提取，最终实现离散情感识别(speech emotion recognition based on matlab)
基于特征匹配的单物体识别
- 在MATLAB上实现基于特征匹配的单物体识别，并定位物体