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一维条形码打印系统
- 条形码的生成原理： 条形码的第一数据部分是由 7个数字形成的，其形成的方法详述如下： n 首先使用 产生和 匹配的字母码，该字母码有6个字母组成，字母限于A和B。产生字母码的列表如下 字母码 0 AAA 1 AABABB 2 AABBAB 3 AABBBA 4 ABAABB 5 ABBAAB 6 ABBBAA 7 ABABAB 8 ABABBA 9 ABBABA 表一 映射表 n 将 和 产生的字母码按位进行搭配，来产
meanshift
- 均值漂移测试程序,使用meanshift算法对随机产生的二维正态分布的随机数以及3D空间的数据进行聚类并绘图分步显示聚类过程，也可以从外部导入需要分类的数据，程序中有详尽的注释和说明，并且配有测试结果，非常适合计算机视觉、机器学习、模式识别的朋友参考-failed to translate
ImageRecognitionBasedonRadonTransfor
- 基于Radon变换提出了一种新的图像识别方法，首先构造了二维图像在Radon变换空间的平移和比例 不变量，然后根据变换空间数据的特性，利用奇异值分解得到了旋转不变量并将其用于三类飞机的识别，仿真结果表明该方法具有很好的性能和较高的实用价值。-I nt hisp aper,a n ewi mager ecognitionm ethodb asedo nR adont ransform isp roposed,2一Di magem omentin variant basedo nR adon
CorrectCarNoImageAndRegnize
- 一种车牌图像校正新方法 【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
Perceptron
- 线性分类器之感知器算法，将两种类型的二维数据实现线性分类-The linear classifier perceptron algorithm, the two types of 2 d data realize linear classification
Pattern-Recognition
- 用于模式识别，一维和二维的数据分类及提取特征方程和分类边界。-For pattern recognition, one-dimensional and two-dimensional data classification and feature extraction and classification boundary equation.
PCA2D
- Matlab 平台对二维图像PCA处理，可作为图像数据的预处理。(PCA processing of two dimensional image on Matlab platform)
PCA
- Matlab 平台使用2DPCA对二维图像数据进行降低图片的维度。提高图像处理速度。(The Matlab platform uses 2DPCA to reduce the dimension of the image data for two-dimensional image data. Improve the speed of image processing.)
homework3
- 将二位数据投影到一维线性， LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。 [1] LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）