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实现0-9个手写数字的识别 使用了多种方法：最近邻、势函数、神经网络、贝叶斯分类器-To achieve recognition handwritten digits 0-9 using a variety of methods: the nearest neighbor, potential function, neural networks, Bayesian classifier
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This directory contains the original version of the database
"Optical recognition of handwritten digits" by E.Alpaydin and
C.Kaynak, Department of Computer Engineering, Bogazici University,
80815 Istanbul, Turkey.
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针对10个手写数字的识别问题，设计了一个BP神经网络，使它能够正确识别10个数字。-Against the 10 handwritten numeral recognition problem, a BP neural network is designed so that it can correctly identify the 10 digits.
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图象处理 模式识别 多种分类方法(最临近匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类、非线性函数分类、神经网络分类)识别0-9数字 手写数字与数字图片,包括设计训练样品库、可以选择多种分类器来识别识别0-9这十个阿拉伯数字，包括临时手写的数字，也包括图片中的数字
-Pattern recognition image processing a variety of classification (the most close to matching classifier, Bay
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基于VC的各种聚类和分类算法程序。
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。有模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器。
在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：标准数字聚类、手画图形聚类、位图文件分析聚类。可以进行特征提取、模糊聚类和遗传算法。-VC-based clustering and classification algorithm for a
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此程序用于识别手写数字，主要是采用基于特征的方法，用一个5×5的栅格将数字分成25分，每份为一个特征，共有25个特征，然后进行特征匹配，识别出数字。-This procedure used to identify handwritten digits, mainly based on the characteristics of the method, using a 5 × 5 grid will be divided into 25 sub-figures, each as a featur
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手写数字识别：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-Handwritten numeral recognition: handwritten handwritten numbers or open an existing digital image, the blank space in the right view, click the left mouse button to activate the
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手写数字识别的几种算法 c 源码，希望对大家有所帮助-Several handwritten numeral recognition algorithm c source code, we want to help
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关于模式识别的程序，实现手写数字的分类，可以自己添加训练。 VC-Pattern recognition classification of handwritten digits VC++
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进行简单的手写数字的模板匹配，通过多种方式进行比较。-Simple template matching handwritten digits, compared a number of ways.
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自动识别手写数字，并输出其所属类别的概率-Automatic Identification handwritten digits, and outputs the probability of their category
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基于支持向量机的手写体的识别源码！the recognition of handwritten digits using Kernel Discriminant Analysis.-the recognition of handwritten digits using Kernel Discriminant Analysis.
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提出了用于形状匹配的自适应边界点选取的形状上下文方法! 首先"根据目标形状"自适应地确定边界点个数然后"利用选取的边界点"按照本文方法计算该目标的形状直方图最后"利用形状直方图计算不同目标之间的相似度!基于手写体数字的试验表明"形状上下文在有效描述目标的形状特征的基础"准确地计算了不同目标之间的相似度"达到了满意的匹配结果!-Adaptive boundary points for shape matching the shape of the selected context first of
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手写数字识别程序
1、 在左边的白色框中长按鼠标左键手动输入数字，数字最大个数小于10个；
2、 输入的每个数字要求是连续的；
3、 两个不同数字之间不要出现笔画重叠；
4、 输入数字的速度不要太快（视个人计算机速度而定）；
5、 输入字体不要太小；
6、 识别结果按照手写数字从左到右依次排列。
-Handwritten numeral recognition program, in the left white box, long click the left mo
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此文件包包含用卷积神经网络识别手写输入的识别程序，数据可从MNIST下载-This release includes sample of handwritten digits recognition using CNN. If you just want to try it run cnet_tool. You ll see a simple GUI. It loads pretrained convolutional neural net from cnet.mat and recognize
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在VC++6.0环境下运行.手写数字的分类识别，并有详细的程序使用方法。分别采用模板匹配分类器，Bayes分类器，线性函数分类法，非线性分类，神经网络分类器进行识别，功能强大，还可以对比各种算法的优劣。-VC++6.0 environment run. Classification and recognition of handwritten digits, and a detailed program to use. Template matching classifier Bayes cla
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手写体数字的细化算法实现，适合数字图像处理方向的初学者学习-The handwritten digits refinement algorithm
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手写体数字识别的训练数据库（MNIST）。
收集了500多位实验者的共60000个样本。-THE MNIST DATABASE of handwritten digits
Four files are available on this site:
train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes)
train-labels-idx1-ubyte.gz: training set label
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斯坦福大学的手写字符图像库，方便大家免于读写idx1-ubyte和idx3-ubyte文件。数据包括训练图像60000幅，测试图像10000幅，图像大小为20*20；以及存储图像及其对应类别的xml文件，并写好了opencv读写方法的文档。-THE MNIST DATABASE of handwritten digits.It includes 60000 training images and 10000 testing image.And it contains the xml files
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