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遗传算法用于从EM雷达数据提取地下古墓遗迹定位信息.rar
- 神经网络\遗传算法用于从EM雷达数据提取地下古墓遗迹定位信息
LPRecognizer.rar
- 车牌识别，神经网络，识别率高达95％，定位准确。,License plate recognition, neural networks, recognition rate as high as 95 percent, positioning accuracy.
chepaishibie.rar
- 实现车牌的定位，字符分割、及识别，是一个比较完整的程序,To achieve the positioning plate, character segmentation and recognition, is a more complete program
chepsb
- 用MATLAB实现车牌识别，包括定位、分割和字符识别，识别方法是神经网络-License Plate Recognition Using MATLAB implementation, including positioning, segmentation and character recognition, neural network identification method is
lpr
- 成功实现了车牌的定位、字符分割、并用神经网络实现了字符识别功能。可运行。-The successful implementation of the license plate of the positioning, character segmentation, and neural network achieved a character recognition function. Run.
遗传算法用于从EM雷达数据提取地下古墓遗迹定位信息.r
- 神经网络\遗传算法用于从EM雷达数据提取地下古墓遗迹定位信息- The nerve network \ heredity algorithm uses in from the EM radar data to withdraw the underground ancient grave vestige localization information
imagerec
- 车牌定位与识别系统,对图像处理和模式识别毕业设计有参考价值，VC实现图像预处理，特征提取，以及神经网络识别。-License plate location and recognition system for image processing and pattern recognition graduated design reference value, VC achieve image preprocessing, feature extraction, and neural network
code
- CRC循环冗余检测 车牌定位与识别系统 基于神经网络的文字识别系统 小波算法的VC++实现 网络流量监控系统 实时曲线显示 远程监控系统-CRC cyclic redundancy detection license plate location and recognition system based on neural network character recognition system wavelet algorithm VC++ Network traffic
PR_AI_code
- 这是《精通VC++数字图像模式识别技术及工程实践[第2版]》光盘源代码，其中包括EM算法、fisher判别函数、HMM隐马尔科夫模型、BP神经网络、小波变换、alpha-beta剪枝、A*算法等，还包含几个纹理分析、人脸定位、字符识别、车牌号识别、8数码、黑白棋、离线/在线签名等实例，因此对于学习模式识别、人工智能的朋友们都大有裨益。光盘中的素材请见另外一个资源。-This is " proficient in VC++ Digital Image Pattern Recognitio
Matlab_Image_Processing
- 林健写的Matlab在图像处理与目标识别方面的应用实验，包括染色体识别与统计、汽车牌照定位与字符识别、基于BP神经网络识别字符的简单实验。-Lam Kin Writing at the Matlab image processing and target recognition application experiments, including chromosome identification and statistics, vehicle license positioning and c
part_237010_200311202__
- 山 东 大 学 硕 士 学 位 论 文：图像边缘检测算法的研究本 文 分 为 七 个 部 分 。第一部分首先阐述了课题的研究背景、意义以 及该领域的发展现状；第二部分介绍了几种经典的边缘检测方法，给出 了这些方法的图像边缘检测结果，并且进行了相关的分析比较；第三部 分阐述了BP 神经网络的结构以及数学模型等相关知识；第四部分具体 介绍了一种新的基于统计向量和BP 神经网络的边缘检测方法；第五部 分介绍了一种有效的边缘细化算法，它可以对新方法得到的图像边缘进 一步处理以达到
PlateReco
- 这是一个基于神经网络的车牌定位与识别系统！包括车牌的定位，二值话，分割，识别等等。-This is a neural network-based license plate location and recognition system! Including the license plate of the positioning of two values, the segmentation, identification and so on.
2009.12.31
- 该文件中有大量有关无线传感器网络方面的相关论文，有加权组合三边气体源定位算法、分布式射频干涉定位法、以及人工神经网络定位等方面的论文。希望对研究无线传感器网络的朋友们有所帮助。-The document contains a lot of information related to wireless sensor networks, papers, there is a weighted combination of the trilateral gas source localization
MedicalImage
- 基于神经网络的文字识别系统是两个综合性较强的实例，分别是Visual C++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统-Based on neural network character recognition system
mbsb
- Matlab在图像处理与目标识别方面的应用 附有例题 1染色体识别与统计 2汽车牌照定位与字符识别 3 基于BP神经网络识别字符的简单实验-Matlab image processing and target recognition in the application of a chromosome with Example 2 License Plate Recognition and Statistical location and character recognition based
fdv
- Matlab编写的人脸定位和程序。使用神经网络进行训练。-Written in Matlab face location and procedures. Using the neural network training.
zx_pr_exp_6
- 选择合适的方法对车牌进行预处理，车牌定位，字符分割； 设计神经网络结构，利用神经网络训练字符，实现字符识别； 设计Matlab或者VC++程序编程实现完整的车牌识别系统。 -recognition of the car bland
yuanchuang1
- 车牌识别的一个完整程序，其中定位方式用的是形态学办法，识别部分是神经网络，程序比较简单，但能实现系统识别要求，并有数个图片示例支撑，适用于初学者弄懂程序，学习思维方法。-License Plate Recognition of a complete program, including positioning the morphological approach used to identify parts of a neural network, the program is relative
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
基于matlab+模板匹配的车牌识别
- 车牌识别系统（License Plate Recognition System，LPRS）在许多应用程序中 扮演一个重要的角色，如停车场系统、道路监控、高速公路收费系统、电子警察系 统。在我国，车牌种类较多，并有数字、字母和汉字，与别的国家的车牌相比较为 复杂。课题中提出了基于人工神经网络（ANN）的车牌自动识别系统。车牌识别 系统包括三个主要组件：车牌定位、字符分割和字符识别。(License plate recognition system plays an important ro