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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.
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一个简单的字符识别程序，根据字体的结构识别，而不是通常所用的模式匹配，神经网络识别，开辟了新的思路，希望对图像识别感兴趣的有所帮助。VC++开发-a simple character identification procedures, according to the font structure identification, but not usually used in pattern matching, neural network and open up a new line of
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医学图像识别方法，先分割再使用bp神经网络进行分类-medical image recognition, first division reuse bp neural network classification
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图像模式识别
模板匹配法
神经网络分类器
几何分类器
基于概率统计的贝叶斯分类器-image pattern recognition template matching neural network classifiers classification is based on geometric probability and statistics Bayesian classifier
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用VC＋＋6.0开发的基于BP神经网络类
（图像识别处理源码）-with VC + +6.0 based BP neural network type (image recognition processing FOSS)
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Matlab代码：神经网络的一个实例，修改后可以应用在图像识别的识别部分。-Matlab code : neural network an example, the revised image can be applied to the recognition part.
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用VC++实现图像的分类识别，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,With VC++ Achieve image classification and recognition, template matching classifier, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classification, neural network classifiers
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bp神经网络做图像识别的简单代码，里面有程序和简单说明,bp neural network image recognition to do a simple code, there are procedures and a brief explanation
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使用说明
第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。
第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90 。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－
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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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High information redundancy and correlation in face images result in efficiencies when such images are used directly for recognition. In this paper, discrete cosine transforms are used to reduce image information redundancy because only a subset of t
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Matlab在图像处理与目标识别方面的应用实验程序示例。包括三个程序以及详细文档：一、染色体识别与统计，二、汽车牌照定位与字符识别，三、基于BP神经网络识别字符的简单实验-Matlab image processing and target recognition in the application of experimental procedures for example. Consists of three procedures, and detailed documentation:
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车牌识别的一个完整程序，其中定位方式用的是形态学办法，识别部分是神经网络，程序比较简单，但能实现系统识别要求，并有数个图片示例支撑，适用于初学者弄懂程序，学习思维方法。-License Plate Recognition of a complete program, including positioning the morphological approach used to identify parts of a neural network, the program is relative
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基于神经网络的车牌识别matlab源码,利用给定的车牌图像库中（在指定的文件夹之中），任意选择其中的多副车牌图像，对其中包含的数字（0～9）或英文字符（A～F）进行手工提取训练。-License plate recognition based on neural network matlab source code, the use of a given license plate image library (among the specified folder), choose one of
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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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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
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本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual
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数字图像处理，基于BP神经网络识别手写数字-Digital image processing, BP neural network based recognition of handwritten numbers
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这是在论文中,用matlab中神经网络bp方法训练红外图像象素值(This is in the paper, bp neural network method in matlab training infrared image pixel value)
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进行手势识别 内涵简单的训练图片和代码 含有图像分割函数(Gesture recognition Concise training pictures and codes Contains image segmentation functions.)
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