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
bp神经网络的车辆分类
- 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.
pca&mda
- pca，mda对ORL数据集上的人脸图像进行分类
moshishibie12345
- 模式识别，isodata 算法，对iris数据进行分类-pattern recognition, isodata algorithm, the iris data classification
NearestRecognation
- 程序实现了.net环境下，C++语言的手写数字识别，程序对手写数据进行了去边框处理，采用最近邻法进行了分类-achieved with the program. Net environment, the C language handwritten numeral recognition, procedures for handwritten data to the frame, using nearest neighbor method of classification
Mybp539
- 数据是来源于图像的不变矩提取，这里是用matlab实现的，后面可能需要用vc实现，不过也不一定，数据是由房房同学提供的，说不定不用做 利用最简单的bp神经网络来实现分类，一共两类车辆，这里是模拟实现把，识别效果还能用，先凑合着把，这里的特征提取也够玄乎。
Matlab_PCA
- 做模式分类时（例如指纹识别，人脸识别），一个需要处理的难题是维数非常大，人脸往往是百万维的，目前计算机的能力还不足以快速地计算这么高维的数据。pca是一中降维的方法，用它可以把高维数据映射到一个维数较低的空间上考虑。
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。
iris
- iris数据分类，bp神经网络实现，适当调整训练次数和训练精度，分类准确率可达99 以上-iris data classification, bp neural network, training times and training appropriate adjustments to the accuracy, classification accuracy rate of 99 or more
Adaboost_train
- ADBOOST的训练代码，有供训练的数据，弱分类器训练，强分类器训练，和错误率，对理解ADABOOST是很好的例程-codes of adaboost traning,containing data for traning, implementation of weakleaner and cascad,and error as well,it can help us leaning ADABOOST
SVMinPR
- 模式识别中支持向量机的应用。在图像识别，多维数据分类中有很好的应用。-Pattern recognition Support Vector Machine. In image recognition, multi-dimensional data classification has a good application.
SVM_Learning
- 基于支持向量机进行数据分类、模式识别、数据挖掘的电子文档，适合初学者进行学习。-Data based on support vector machine classification, pattern recognition, data mining, electronic documents, suitable for beginners to learn.
matlab_wine
- matlab下，wine数据，基于支持向量机的数据分类-under matlab, wine data, data based on support vector machine classification
UCImat
- UCI数据集可以进行数据分类，数据格式为matlab可以直接使用的.mat格式-UCI data sets for data classification, data format for the matlab can be used directly. Mat format
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.
jiyubpshenjingwangluo
- 用matlab实现，实现基于bp神经网络数据分类，欢迎大家使用。-Using matlab to achieve, bp neural network-based data classification, welcome everyone to use.
linear-classifier--Fisher
- 已知有两类数据,二者的概率已知,根据所得结果,判断属于哪个类别，并画出数据分类相应的结果图，画出其在W上的投影。-There are known two types of data, the probability of both the known, according to the results to determine which category belongs, and the corresponding results shown in Fig data classificatio
svm-toolbox
- matlab 支持向量机工具箱可以实现输入数据并对数据按指定的寻优方式和核函数计算出数据分类决策函数。-matlab SVM toolbox for data classification
PRoNTo_v.1.1_r740_bugfix
- PRoNTo (Pattern Recognition for Neuroimaging Toolbox)，一款MVPA（多体素模式分析）matlab toolbox，用于fMRI数据分类或逼近，非常实用。-a software toolbox based on pattern recognition techniques for the analysis of neuroimaging data.
cifar-10-cnn-master
- 经典数据集分类,利用卷积神经网络分类，利用python语言编写(classic picture classification)