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PlateReco
- 用于汽车牌照的定位与识别，本系统数据库平台采用windows2000,加上MS SQL Server2000,应用程序平台完全采用VC++开发，运用了动态链接库技术，数据库技术，图象处理技术和网络通信技术。 本系统的实现步骤: 1.收费单元. 2.牌照识别单元,流程如下:车辆图象采集，牌照区域提取，牌照字符切分，牌照字符识别。 3.数据通信单元.
FACE-RECOGNITION
- 此文的目的有三个：第一，当地连续均值量化变换特征是提出照明和传感器敏感操作在目标识别上。其次，注册稀疏Winnows网络分割，提出了加快原分类。最后，特点和分类相结合对于正面人脸检测任务。检测结果列 为MIT + CMU系统和BioID数据库。关于这人脸检测器，接收器操作特征曲线BioID数据库产生最好的结果公布。对于结果麻省理工学院的中央结算系统+数据库相当于国家的最先进的脸探测器。一个人脸检测算法的MATLAB版本可以从http://www.mathworks.com/matlabce
CNNWB_05-27-2012
- 这个是我找到的卷积神经网络在minist库上数字识别最好的结果，准确率99.5 ，比C++版本的更好。程序可以直接编译运行，但是因为要下载两个数据库可能非常慢，需要你修改一下代码跳过去。如果你对cnn很感兴趣，可以找我Q:3617 28654-This is what I found convolutional neural network minist library Digital Identification best results, the accuracy was 99.5 , be
Release
- 闲时无聊，搭了一个基于深度神经网络的手写数字识别系统。该系统在手写数字数据库mnist测试达到了99.22 的准确率。整个系统基于C++开发，可以很方便的移植到其他平台。 其中手写数字数据库mnist（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/），有60000个训练样本数据集和10000个测试用例。它是由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建立的一个手写数字数据库。同时它是nist数据库的一个子集。
caffe-master
- 卷积神经网络的一种开源代码，可以对图像数据库自动提取特征-one open source code of CNN which can extract features other image dataset.
image-retrieval-master
- 基于内容的图像检索系统（Content Based Image Retri , 以下简称CBIR），是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。典型的CBIR系统，允许用户输入一张图像，在图像数据库（或本地机、或网络）中查找具有相同或相似内容的其它图片。本实训的基本功能要求是实现基于视觉特征的图像检索。-Content-based image retri system (Content Based Image Retri , hereinafter referred to as C
CASIA-PalmprintV1
- 数据库基于vsc++做的一个神经网络学习。希望对大家有用。(Database based on vsc++ to do a neural network learning. Hope to be useful to everyone.)