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使用说明
第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。
第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90 。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－
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High information redundancy and correlation in face images result in efficiencies when such images are used directly for recognition. In this paper, discrete cosine transforms are used to reduce image information redundancy because only a subset of t
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Matlab在图像处理与目标识别方面的应用实验程序示例。包括三个程序以及详细文档：一、染色体识别与统计，二、汽车牌照定位与字符识别，三、基于BP神经网络识别字符的简单实验-Matlab image processing and target recognition in the application of experimental procedures for example. Consists of three procedures, and detailed documentation:
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用于图像识别的新型神经元网络的一片文章，用于图像识别的新型神经元网络，用于图像识别的新型神经元网络-For image recognition of a new type of neural network articles, for image recognition of the new neural network for image recognition of the new neural network
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车牌识别的一个完整程序，其中定位方式用的是形态学办法，识别部分是神经网络，程序比较简单，但能实现系统识别要求，并有数个图片示例支撑，适用于初学者弄懂程序，学习思维方法。-License Plate Recognition of a complete program, including positioning the morphological approach used to identify parts of a neural network, the program is relative
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基于神经网络的车牌识别matlab源码,利用给定的车牌图像库中（在指定的文件夹之中），任意选择其中的多副车牌图像，对其中包含的数字（0～9）或英文字符（A～F）进行手工提取训练。-License plate recognition based on neural network matlab source code, the use of a given license plate image library (among the specified folder), choose one of
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车牌识别源代码是专为从事车牌识别软件产品开发的客户而设计的软件开发包。采用国际领先的计算机视觉和图像处理算法，结合国际领先的神经网络算法，我司车牌识别采用模块的方式提供车牌识别功能的软件。具有高速的识别速度和可信识别正确率,以减轻各开发商的开发成本，提高其竞争力。适用于城市交通管理、超速监控、公路收费、停车场管理、被盗车辆侦破、等应用开发。-License plate recognition source code is designed to be engaged in the license
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图像识别，主要用于第二代身份证的识别，测试过程中识别效率达95 。可使用神经网络进行训练。-Image recognition, it is mainly used for the second generation id card identification, the test in the process of recognition efficiency up to 95 . The neural network can be used for training.
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运用神经网络对26个大写的英文字母进行识别，对英文字母进行一定的图像处理，之后用神经网络进行分类-The use of neural network 26 uppercase letters of the alphabet recognition, the letters of the alphabet for a certain image processing, followed by neural network classification
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运用神经网络对26个大写的英文字母进行识别，对英文字母进行一定的图像处理，之后用神经网络进行分类-The use of neural network 26 uppercase letters of the alphabet recognition, the letters of the alphabet for a certain image processing, followed by neural network classification
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运用神经网络对26个大写的英文字母进行识别，对英文字母进行一定的图像处理，之后用神经网络进行分类-The use of neural network 26 uppercase letters of the alphabet recognition, the letters of the alphabet for a certain image processing, followed by neural network classification
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本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual
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通过分割图像，利用TRAINGDM算法训练BP神经网络，对人脸进行识别-By dividing the image , use TRAINGDM training BP neural network algorithm for face recognition
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1、输入80乘80的英文手写字母图像，对训练数据进行训练，然后输入测试数据，完成字母识别。
2、txt文档详细说明如何配置、运行，一般情况下可以直接运行成功。
3、主要原理采用神经网络进行手写字母识别，准确率较高。
-1, enter 80 x 80 handwritten English alphabet image, the training data for training, and then enter the test data, complete the letter
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基于Vc++开发，使用神经网络技术，对数字图像进行识别，可用于车牌识别技术中。-Based on vc++ development, the use of neural network technology, the digital image identification, can be used for license plate recognition technology.
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本代码采用神经网络的方法进行数字识别。首先采用神经网络的算法对0到9数字进行训练，然后对图像进行分割，把图像中的文字和数字分离出来，最后对每个块进行识别。-This code uses neural network for digital identification method. First, the use of neural network algorithms 0-9 digital train, then the image segmentation, the text in the
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人工神经网络 实现图像分类 模式识别 C语言代码-Artificial Neural Network for Image Classification Pattern Recognition
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多种深度学习框架，主要包括堆栈稀疏自动编码器，深信度网络，卷积神经网络等。对于灰度图像和高维图像，展现非常强大的学习性能。-A variety of deep learning framework, including automatic stack sparse encoder, is convinced of the network, convolution neural networks. For grayscale images and high-dimensional image, s
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本程序专门利用BP神经网络在MATLAB平台上进行训练和模拟，可以识别车牌，并有详细注释。适用于初步学习数字图像处理的人用做参考(This program uses BP neural network to train and simulate on the MATLAB platform. It can identify the license plate and have detailed annotations. People for preliminary study of digita
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