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bp神经网络的车辆分类
- c语言编写的基于BP神经网络的对图像车辆分类，其中图像特征提取是用图像不变矩，给出了图像不变矩的样本数据和验证数据。-based BP neural network image of the vehicle classification, Feature Extraction which is the same image moments, the image is unchanged Moments sample data and test data.
peaktest.ps
- Peak test and finding algorithms included in the pdf file. Find peaks in some series of data and show them. PDF file.
MatlabReadMNIST
- 用于将MNIST数据文件转换成bmp图像和txt文件的matlab程序，程序中有详细注释说明，简单易用。已经测试过，正确无误。-Matlab code for translating MNIST data set files to bmp pictures and txt files. It has been proved to be correct through test.
BP_NNT_CPSB
- 把训练数据拷入，load的*.m文件中, 文件中部load的*.m为测试数据 save 存盘的文件为测试数据的bp预测值, 该程序可以扩充n个输入,n个输出,很容易 -Copyed the training data, load the*. m file, the central load of*. m files for test data, save the file to save to disk bp predictive value of test data, the
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- 1．按要求设计实现能识别上述文法所表示语言的语法分析器，并要求输出全部分析过程； 2．要求详细描述所选分析方法针对上述文法的分析表构造过程； 3．完成对所设计语法分析器的功能测试，并给出测试数据和实验结果； 4．为增加程序可读性，请在程序中进行适当注释说明； -1. Designed and implemented as required to recognize that the grammar of the language parser, and called out al
PCA-pro
- 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
dspLIT
- 实现数字识别,有数字训练样本和数字测试样本，还有实现数字识别的c++源代码。-it will realize the recognition of numbers，and it have train data and test data ,and it has c++ code
rawdata
- 人脸识别的训练数据与测试数据，共有4000个人脸的数据-Face recognition training data and test data, a total of 4000 individuals face data
face-detact-system
- 对bmp位图的人脸照片进行识别，算法全公开，有注释，有源码、测试数据和打包的可执行文件。-Bmp bitmap face photo identification algorithm full disclosure, notes, source code, test data, and packaged executable file.
PointExtration
- 能够实现同名点的自动匹配功能，内含程序测试数据文件，左右相片分别为left.bmp和right.bmp-Able to achieve the automatic matching of the points of the same name, including the program of test data files, or so photos were left.bmp and right.bmp
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。
NN_Recognition
- 1、输入80乘80的英文手写字母图像，对训练数据进行训练，然后输入测试数据，完成字母识别。 2、txt文档详细说明如何配置、运行，一般情况下可以直接运行成功。 3、主要原理采用神经网络进行手写字母识别，准确率较高。 -1, enter 80 x 80 handwritten English alphabet image, the training data for training, and then enter the test data, complete the letter
imageFeatureIndex
- 高级数据结构大作业，基于内容的图片检索，附有使用手册、report以及测试data。-Advanced data structure operations, content-based image retrieval, with a user manual, report and test data.
IrisEye-Recognition-master
- zPreProcess ==> Proses Segmentasi Gambar Mata zFeatureExtract ==> Proses Ekstraksi Fitur Gambar Mata ZKlasifikasi ==> Proses Klasifikasi Mata Menggunakan Data Test dan Data Train
UUPWX
- use DATA ACQUISITION TOOLBOX in GUI programming to test a fi(Use the DATA ACQUISITION TOOLBOX in GUI programming to test a fi)
keras_mnist_test
- hello Word of keras ,第一个成功实现的卷积神经网络,下载了mnist数据集,并decode,,然后,为了加快速度,训练其中的一部分数据,并用predict测试,ok,2min内出结果.(网上其它程序试过,训练太久,一晚上都没训练出结果,于是自己动手设计了这个小程序) 环境:python3.6,keras2.1,PC i5(很破的电脑)(Hello Word of keras, the first successful convolution neural network,
loadMNIST
- 在MATLAB中读取MNIST数据集，MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.(read MNIST data set in MATLAB