搜索资源列表
文字识别程序
- 目前该手写体识别系统主要分为 预处理模块： 主要包括训练数据和识别数据的读取，归一化，二值化 特征提取模块：主要包括笔划方向特征和网格密度特征，还可以根据对识别率的要求继续增加其他特征 识别（分类器）模块：主要包括SVM方法和BP神经网络的方法，其中SVM方法的识别率较高，SVM＋网格密度特征， 在小字符集情况下，达到了识别率97％以上 采用OO思想编写，适合做二次开发-currently the handwriting recognition system consists of pretre
Classify
- VC实现的手写体识别程序。实现手写数字给出不同的分类器识别结果，可心采用模板匹配分类器（最邻近模板匹配法）识别， Bayes分类器识别（使用二值数据的Bayes方法,最小错误概率的Bayes方法，最小风险的Bayes方法)，线性函数分类法识别（Fisher算法，奖惩算法，增量校正算法，LMSE算法的识别），非线性分类法（势函数法）识别，神经网络分类法识别（包括神经网络训练，神经网络建立后输出权值，测试与比较，神经网络识别）。 运行完全正确，是学习VC实现不同分类识别方法的很好代码。
PatternRecognition
- 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
fenleichengxu
- 本程序主要视图界面分两部分，左视图是训练样品设计，右视图是模式识别，可根据模式识别菜单项进行识别。分类器包括模板匹配分类器，Bayes分类器。分类法包括线性函数分类法，非线性函数分类法和神经网络分类法。-The program interface main view in two parts, the left view is the training sample design, the right view is the pattern recognition, pattern recogn
Gesture-Recognition-
- 本文提出一种用于手势识别的新方法，它将图像的方向直方图矢量(0Hv)与神经网络相结合。其特点在于选用 图像的方向直方图矢量作为手势的特征矢量，该特征矢量对于光线和手的平移变化具有较强的鲁棒性，这正是手势识别所要 解决的关键问题。在训练阶段，首先需要建立手势样本的特征矢量库；在识别阶段，本文选用三层BP网络作为分类器，获得 了90％以上的识别率。本文还对手势进行一定角度的旋转后的识别进行了讨论，识别结果达到预期要求。-In this paper，a new method of gest
alphabet
- 设计一个BP神经网络，训练它来识别字母表中的26个字母。不仅能对理想的输入向量进行很好的分类，也能够准确识别含有误差的输入向量。-This Program is mainly to recongnize alphabets by hand using BP ANN in matlab.It s very useful,and you can run it directly to see the results