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bp模型
- BP神经网络对字母进行识别， 值得收藏-BP neural networks to identify letters, copies
shuohuarenshibie-MATLAB-duandianjiance-yujiazhong-
- 说话人识别代码,端点检测,预加重,MFCC..采用的模型是神经网络~-Speaker identification code, endpoint detection, pre-emphasis, MFCC .. neural network model is adopted ~
Face-Detection
- 完整的包括皮肤及动作识别的C++人脸检测源代码，涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），SSE编程，图像处理，直方图均衡，图像滤波，C++编程等。-Complete, including skin and actions identified C++ face detection source code, the technology involved are: wavelet analysis, scaling down m
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- 对拍摄得到的驾驶员视频帧图像, 使用复合肤色模型检测人脸 通过自适应边缘检测、 图像增强等方法处理得到 特征图像, 经特征区域筛选, 依据人脸先验知识匹配得到最佳人眼对 提取眼部特征向量, 结合 LVQ神经网络进行模式 识别检测眼部状态, 为判断驾驶员是否处于疲劳状态提供判据。-Video shot by the driver of the frame, the use of composite skin model of face detection through adaptive
Face-towards-the-recognition
- 人脸朝向识别算法——BP神经网络模型及LVQ神经网络模型-Face towards the recognition algorithm- BP neural network model and the LVQ neural network model
ex3
- 数字识别 神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计-digital identification
neural-network
- 指出了传统边缘检测算子算法的不足,提出了一种利用基于BP神经网络的数字图像边缘检 测算法,即利用传统边缘检测算子检测出来的图像中像素的灰度的不同比例作为学习训练图像,进行神经网络的学习训练,改变神经网络的结构参数得到神经网络的模型参数,最后给出了BP神经网络实现图像边缘检测的实验研究结果。从实现中可发现,将人们关于边缘特征的先验知识包含在内进行数字图像的边缘检测,能够取得比较好的效果-The paper points out the limitation of the traditional
Untitled31
- 使用BP神经网络对数据进行分类，构建网络，训练样本，建立模型。-neural network
PZHCLG83
- 是一个用MATLAB编的一个系统,是关于各个神经我网络模型(Is a MATLAB compiled a system that is about every nerve I network model)
基于深度学习的手写数字体识别
- 基于深度学习的手写数字体识别，以卷积神经网络（CNN）作为网络模型，利用mnist手写数字训练数据集训练手写数字识别模型，搭建手写数字识别系统，并用自己手写的数字照片进行测试。