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搜索资源列表

  1. Read_MNIST_DataSet

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  2. 读取MNIST数据集中图像数据文件和图像标签文件并转化成BMP图片和txt格式的标签数据。本程序简单易用,注释清楚。直接运行代码,选择相应文件即可输出BMP图片或txt文件。-The program is used to read the MNIST data set and translate the image data file and image label file into BMP or txt files.
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2016-01-25
    • 文件大小:4.26kb
    • 提供者:云在青天
  1. PCA-pro

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  2. 整个程序是基于Yale人脸数据库的PCA算法。算法主要分成三个部分。第一个部分是选择了每类图片的八张进行训练,形成基空间。第二部分是画图,主要是怎么画出特征脸,就是那个看着比较诡异的东西。可以修改数据,程序中提供了100个特征值和16个特征值的情况示例。最后一部分就是测试部分,检测命中率。效果很理想。-The whole process is based on the Yale face database PCA algorithm. Algorithm is divided into thre
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-05-12
    • 文件大小:2.53mb
    • 提供者:龚婉露
  1. knn_handwritten_numeral_recognition

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  2. knn用于手写数字识别,数据集来自UCI,knn包含三种求距方式可供选择。-knn for handwritten numeral recognition , data sets from UCI , The KNN contains three seek distance to choose from .
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-04-17
    • 文件大小:67.8kb
    • 提供者:chenxiao
  1. SVM-and--Face-Recognition

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  2. 支持向量机及其在人脸识别中的应用研究 上海交通大学博士论文,在知网上面付费下载得到的。本文从应用的角度出发,较为全面地对一些相关问题进行探讨,并使用Visual C++实现了一个基于支持向量机的人脸识别软件—idTeller。 论文的主要工作和创新点包括: ·提出了两种基于VC边界的支持向量机参数选择算法—固定C算法和VC-CV算法。VC边界是两类支持向量机参数选择的一个理想准则,但它的一些固有缺点使其应用变得困难。本文通过将VC边界转化为VC指标,最终把问题归结为对最小包围体的求解,从理论
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-05-27
    • 文件大小:9.9mb
    • 提供者:Jessicaying
  1. 128x64PCtoLCD

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  2. 功能介绍: 1.生成中英文数字混合的字符串的字模数据. 2.可选择字体,大小,并且可独立调整文字的长和宽,生成任意形状的字符。 3.各种旋转,翻转文字功能 4.任意调整输出点阵大小,并任意调整字符在点阵中的位置。 5.字模数据输出可自定义各种格式,系统预设了C语言和汇编语言两种格式,并且可自己 定义出新的数据输出格式;每行输出数据个数可调。 6.支持四种取模方式:逐行(就是横向逐行取点),逐列(纵向逐列取点),行列(先 横向取第一行的8个点作为第一个字
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:701.96kb
    • 提供者:LZ
  1. NETSDK(20170706)

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  2. 1.支持win64位下云登录功能。 2.设置码流V2接口的回调函数参数修改。 3.消息回调函数接口参数的修改。 4.优化接收和处理缓存,解决接收高分辨率图片数据问题。 5.增加智能编码,智能回放等功能接口。 6.增加车牌识别,人脸识别及其报警配置,模糊检测功能。(此为定制功能) 7.增加抓图接口中图片类型选择功能。 8.增加获取录像日历功能接口。(1. support the win64 bit cloud login function. 2. to modify the
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2018-04-21
    • 文件大小:64.71mb
    • 提供者:喷火兔子
  1. homework3

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  2. 将二位数据投影到一维线性, LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布,主题到词服从多项式分布。 [1] LDA是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2020-02-27
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:叶随风
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