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  1. 文字识别程序

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  2. 目前该手写体识别系统主要分为 预处理模块: 主要包括训练数据和识别数据的读取,归一化,二值化 特征提取模块:主要包括笔划方向特征和网格密度特征,还可以根据对识别率的要求继续增加其他特征 识别(分类器)模块:主要包括SVM方法和BP神经网络的方法,其中SVM方法的识别率较高,SVM+网格密度特征, 在小字符集情况下,达到了识别率97%以上 采用OO思想编写,适合做二次开发-currently the handwriting recognition system consists of pretre
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:330.6kb
    • 提供者:远超
  1. BP

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  2. 图像模式识别 模板匹配法 神经网络分类器 BP源代码-Image pattern recognition template matching neural network classifier BP source code
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:3.95kb
    • 提供者:plazht
  1. gg

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  2. 模式识别,包括分类器的设计,字符识别,以及BP神经网络-recogition
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-05-26
    • 文件大小:9.16mb
    • 提供者:戴红平
  1. niaochenzhazidongshibiesuanfa

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  2. 本文展开了对尿沉渣图像 自动识别算法的研究。著者在从事“尿沉渣图像自动识别算法的研究”课题的研究 中,广泛吸取了国内外已有的有益成果,根据尿沉渣图像特点从图像增强、图像 分割、特征提取和特征选择、图像识别等各个环节寻求最佳的可行方法以提高识 别的性能,提出了基于组合图像分割算法、改进的特征提取和特征选择算法以及 BP神经网络分类器的尿沉渣图像自动识别算法。-This started on the urine sediment image recognition algorit
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-05-18
    • 文件大小:4.55mb
    • 提供者:zhouwuzhengwang
  1. Gesture-Recognition-

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  2. 本文提出一种用于手势识别的新方法,它将图像的方向直方图矢量(0Hv)与神经网络相结合。其特点在于选用 图像的方向直方图矢量作为手势的特征矢量,该特征矢量对于光线和手的平移变化具有较强的鲁棒性,这正是手势识别所要 解决的关键问题。在训练阶段,首先需要建立手势样本的特征矢量库;在识别阶段,本文选用三层BP网络作为分类器,获得 了90%以上的识别率。本文还对手势进行一定角度的旋转后的识别进行了讨论,识别结果达到预期要求。-In this paper,a new method of gest
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-03-26
    • 文件大小:431.99kb
    • 提供者:Decheng Yu
  1. Pattern-Recognition_MATLAB_1

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  2. 线性分类器设计,1_k近邻法,剪辑法,ANN-BP神经网络法,聚类分析法,特征选择,特征提取等模式识别常用算法,内有matlab可运行实现,还有word文档的说明。对于学习,是做好的资料。-Commonly used algorithm for linear classifier design the 1_k nearest neighbor, clip, ANN-BP neural network method, cluster analysis, feature selection, fea
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-04-04
    • 文件大小:420.23kb
    • 提供者:cheng
  1. ANN

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  2. 一个运用BP神经网络设计数字识别的分类器的demo,用opencv实现的。-A digit recognition using BP neural network design classifier demo, with opencv.
  3. 所属分类:Graph Recognize

  1. bp_network

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  2. 对两种类型的纹理图像,各选取30幅,计算灰度共生矩阵,提取特征向量;构件BP神经网络分类器,用每种类型的前20幅对分类器进行训练,后10幅用来测试分类效果。-Two types of texture image for each select 30 calculated GLCM, extracting feature vectors member BP neural network classifier, before use each type of 20 pairs classifier
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-04-11
    • 文件大小:980byte
    • 提供者:李浩
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