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卷积神经网络，用于图像的识别分类，对图像的旋转平移，畸变具有很强的容忍性。-Convolutional neural network for image recognition and classification, has a strong effect
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，各种资源分配算法实现，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Various resource allocation algorithm, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance.
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，采用波束成形技术的BER计算，意信号卷积的运算,并且绘制图象。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, By applying the beam forming technology of BER Convolution operation is intended to signal and image rendering.
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Gabor,GMRF,LBP纹理特征提取方法_MATLAB,可以用来提取图像特征，用来做图像识别和分类-Gabor, GMRF, LBP texture feature extraction method _MATLAB, can be used to extract image features, used to do image recognition and classification
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旋转机械二维全息谱计算，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，利用matlab针对图像进行马氏距离计算 。- Rotating machinery 2-d holographic spectrum calculation, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Using matlab to calculate the Mahalanobis distance for the image.
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approche hybride firefly et k-mens pour la classification des image sat
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在图像处理中，图像梯度分类的概率模型及在边缘检测中的应用(In image processing, the probabilistic model of image gradient classification and its application in edge detection)
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实现Wpf缩放图片效果，分类管理，图片上传 放大缩小等(To achieve Wpf zoom picture effects, classification management, image zoom on and so on)
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产品名称： 企业形象通用网站 （套餐）
应用分类： 企业、行业网站
行业分类： 通用、其他制造业
包含模版： 成品网站模版一套
软件授权： 软件永久商业授权一个
包含模块： 基础功能模块,留言反馈模块,产品展示模块,图片展示模块,新闻文章模块,企业招聘模块(Product Name: corporate image common website (package)
Application categories: enterprise, industry website
Indust
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tinycnn 简单的lenet网络实现字符识别，和图像的二分类算法(Tinycnn simple lenet network to achieve character recognition, and the image of the two classification algorithm)
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Image Category Classification Using Deep Learning
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谷物作为主要粮食和饲料作物,在农业生产中占有重要地位。提高谷物产量和质量的主要方法是选育出优质品种,而在选育品种过程中,对种子的计数是不可缺少的内容。目前,种子的计数方法通常采用人工计数,或半自动的光电计数器,很显然传统的计数方法存在着效率低、准确性不高等缺点。笔者利用计算机图像识别和处理技术实现考种过程中的计数,为谷物粒群的识别、精选、分级等的进一步研究奠定必要的理论与实践基础,并为育种工作提供一种高效、快捷的谷物计数新技术
用Matlab实现这种方法，既能分步对谷物颗粒图像预处理算
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将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
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对图像进行分割，同时根据贝叶斯分类准则，对图像进行准确分类，可以分别识别各种图形的形状(The image is segmented, and the image is accurately classified according to Bias classification rule, and all kinds of shapes can be identified separately.)
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Matlab表情识别，特征脸[1 ]作为面部表情分类的方法。首先，利用训练图像创建低维人脸空间（pca）。这是通过训练图像集主成分分析（PCA）及图片主成分分析（即具有较大特征值的特征向量）获得的。
结果，所有的测试图像以所选择的主成分表示，计算投影图像与所有投影列车图像的欧几里得距离，选择最小值以找出与试验图像最相似的训练图像。(The feature face [1] is used as a facial expression classification method. Firstly,
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一个题库爬虫，包括抓取试题，抓取答案，图像识别答案，抓取分类，导入数据库(A question bank crawler, including grabbing test questions, grabbing answers, image recognition answers, grabbing classification, importing into the database)
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LBP局部直方图 图像纹理分类 程序完整可执行(LBP local histogram image texture classification program is complete and executable)
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训练降噪自编码，运用降噪自编码器完成数据的特征提取和分类，可应用于图像识别。(examinationTraining noise reduction self coding, using noise reduction self coding to complete data feature extraction and classification, can be applied to image recognition.)
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