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一个基于BP神经网络的matlab程序，可以实现对几种字体0-9的数字识别，这个文件是建立样本矢量的压缩包。-a neural network based on BP's Matlab procedures, Some can be achieved on the font 0 -9 identification number, the document is to establish the sample vector compressed.
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基于PCNN的特征提取,PCNN用于特征提取时，具体平移、旋转、尺度、扭曲等不变性，这正是许多年来基于内容的图像检索系统追求的目标，同时PCNN用于特征提取时，有很好的抗噪性。而且PCNN直接来自于哺乳动物视觉皮层神经的研究，具有提取图像形状，纹理，边缘的属性。用PCNN能很好地对图像进行签名，将二维的图像的特征提取成一维矢量签名。-Feature extraction of specified object is an
important preprocessing stage in ma
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本文运用了神经网络中的自组织向量机和小波变换相结合，实现了图象的压缩，通过训练样本，得到好的结果-In this paper, the neural network of self-organizing vector machine and wavelet transform combining image compression achieved through the training samples obtained good results
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山 东 大 学 硕 士 学 位 论 文：图像边缘检测算法的研究本 文 分 为 七 个 部 分 。第一部分首先阐述了课题的研究背景、意义以
及该领域的发展现状；第二部分介绍了几种经典的边缘检测方法，给出
了这些方法的图像边缘检测结果，并且进行了相关的分析比较；第三部
分阐述了BP 神经网络的结构以及数学模型等相关知识；第四部分具体
介绍了一种新的基于统计向量和BP 神经网络的边缘检测方法；第五部
分介绍了一种有效的边缘细化算法，它可以对新方法得到的图像边缘进
一步处理以达到
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本代码是利用matlab开发环境，对图像进行矢量量化，从而实现对图像的压缩；并介绍了需要用到的一些matlab现有函数及其使用方法和功能；在码书的训练方法上选择的是自组织映射神经网络，解码重建后的图像质量较好-The application of Self-Orgnization Feature Maps neural network in image vector quantization
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火灾视觉特征的提取是视觉火灾探测中的关键问题. 我们主要研究色彩、纹理以及轮廓脉动
等特征的提取,并提出一种度量轮廓脉动信息的距离模型,该模型在规格化的傅立叶描述子空间能
够准确地度量这种时空闪烁特征. 实验结果表明,该方法具有比较好的鲁棒性,有助于提高视觉火
灾探测的准确率、降低误报漏报率.-Based on investigating color , text ure and temporal feat ures for vision based fire detection ,
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本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。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，还有一下其它的人脸检测的背景知识-The purpose of this paper is to provide an I developed SSE optimized, C++ library, used for face d
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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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文章介绍如何使用CUDA实现神经网络，并把他应用在GPU图像处理单元上。
-An Artificial Neural Network is an information processing method that was inspired by the way biological nervous systems function, such as the brain, to process information. It is composed of a large number of
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本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。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，还有一下其它的人脸检测的背景知识。-Face expression identification code, part of the realization of the algorithm and write the purpo
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多种分类器gui界面，包括支持向量机、贝叶斯分类器、感知机、神经网络等-Multiple classifier GUI interface, including support vector machines, Bayesian classifier, perceptron neural network
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利用bp神经网络实现五个字符的识别。输入为5个5*5维的向量。输出为一个五维向量。-Five character recognition using BP neural network. Input is five 5* 5-dimensional vector. Output is a five-dimensional vector.
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本文构造了不同的信息测度来定量描述阶跃边缘的三个本质特征,并给出由相应的三个分量组成的特征向量.用人工得到的样本对一BP神经网络进行训练,将训练后的神经网络直接用于图像的边缘检测.本文方法无需定阈值 在特征的选取上充分考虑了边缘和噪声的本质区别,具有优异的抗噪性能.实验证明本文方法具有令人满意的效果。-In this paper ,from the natural characters of step edge of image, we proposed a feature vector tha
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支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory
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《数字图像处理与机器视觉 Visual C++与Matlab实现》一书的源码-Projection distortion correction including vehicle license plate, various standard image processing algorithms, digital recognition system based on artificial neural network, face recognition system based on sup
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1 输入向量和目标向量
2 构造神经网络（训练） 3对测试图像进行识别
-1 input vector and the target vector
2 construct neural network (training) 3 images of the test for identification
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支持向量机非线性回归通用matlab程序 支持向量机和BP神经网络非线性回归之比较研究,(Support vector machine (SVM) general matlab nonlinear regression support vector machine (SVM) and BP neural network nonlinear regression of the comparative study,)
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