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new-word-identification
- 基于概率统计技术和规则方法的新词发现。利用概率统计与规则相结合的优点来实现新词的识别
application_of_special_person_on_ASR_for_the_contr
- 常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，
Research-on-Line-Recognition-
- 基于像素 群体特征, 结合统计判定直线生长的方法, 并在节点定位时适时引入节点窗口定位, 使得此方法在直线识别上具有一定的速度与精度优势-Pixel-based population characteristics, combined with statistical methods to determine the linear growth and positioning in the timely introduction of the node node window posit
SVM
- 本书介绍的支持向量机方法，是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力 。-This book introduces the support vector machine method is based on statistical learning theory, VC dimension and structural risk mi
Statistical-language-model
- 汉语语音识别中统计语言模型的构建及其应用, 清华大学硕士论文, 2-Chinese Speech Recognition statistical language model and its application, Tsinghua University, master s thesis, 2000
2005510101315809
- 提出了一种复杂背景下的多车牌图像分割和识别方法，首先采用统计和特征匹配相结合的方法进行背景提取，将可能存在车辆的区域提取出来；然后分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割；最后使用PCA和神经网络相结合的方法精确识别车牌。-Proposed a multi-plate image segmentation and recognition method under a complex background, the first
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- .细胞处理计数 基于VC的细胞识别统计系统源代码，灰度和彩色图像处理的典型案例，学习VC数字图像处理的一个很好的方法 。-Cell processing count VC based cell identification statistical system source code, gray and color image processing of a typical case, learning VC digital image processing a good method.
HMMallTOOL
- 马尔科夫工具箱是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。-Markov models (Markov Model) is a statistical model, widely used in speech recognition, speech automatic annotation, audio and character conversion, the prob
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inugx
- 关于超声波倒车雷达测距的，基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，包括回归分析和概率统计。- About ultrasonic parking radar ranging, Verify recognition algorithm based on palmprint recognition undergraduate complete set of online identity, Including regression analysis and probability and sta
视觉检测跟踪
- 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题, 在视频监控、虚拟现 实、人机交互、自主导航等领域, 具有重要的理论研究意义和实际应用价值. 本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以 及典型方法给出了较为全面的梳理和总结. 首先, 根据所处理的数据对象的不同, 将目标检测分为基于背景建模和基于前景建 模的方法, 并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结. 其次, 根据跟踪过程有无目标检测的参与, 将跟踪方法分为生 成式与判别式, 对基于统计的表观建