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The aim of Optical Character Recognition (OCR) is to classify optical patterns (often contained in a digital image) corresponding to alphanumeric or other characters. The process of OCR involves several steps including segmentation, feature extractio
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支撑向量机的函数，可以用于识别、分类和分割，是很好的分类算法-Support Vector Machines function, can be used for identification, classification and segmentation, is a good classification algorithm
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智能运输系统中车牌识别技术得到了广泛应用 , 车牌分割是车牌识别的重要部分。基于彩色图像车牌分割与采用灰度图像车牌分割相比 , 可以有效消除阴影影响 , 同时车牌颜色也是车牌识别的一个参数。颜色分类处理使用特征函数 , 可以减少颜色坐标转换运算 , 提高颜色分类速度。文中详细讨论中国车牌特征 , 给出车牌分割详细步骤。车牌
区域判别采用信息融合技术。车牌倾斜矫正结合车牌倾斜特点 , 提出快速算法。-Intelligent Transport System in the license pla
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GSNAKE API provides tools for contour modeling, extraction, detection and classification, based on generalized active contour model (g-snake). GSNAKE consists of a set of objects built in C++, suitable for use in the area of feature extraction, chara
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本文展开了对尿沉渣图像
自动识别算法的研究。著者在从事“尿沉渣图像自动识别算法的研究”课题的研究
中，广泛吸取了国内外已有的有益成果，根据尿沉渣图像特点从图像增强、图像
分割、特征提取和特征选择、图像识别等各个环节寻求最佳的可行方法以提高识
别的性能，提出了基于组合图像分割算法、改进的特征提取和特征选择算法以及
BP神经网络分类器的尿沉渣图像自动识别算法。-This started on the urine sediment image recognition algorit
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车牌识别中，图像预处理、二值化，图像分割以及字符识别和分类的方法综述研究。并对主流方法进行了实现。-License plate recognition, image pre-processing, binarization, image segmentation and character recognition and classification Methods. And mainstream methods to achieve.
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《MATLAB 神经网络个案例分析》，可以实现对图像进行分割，去噪，识别和分类。-" MATLAB neural network 43 case studies" can be achieved on image segmentation, de-noising, identification and classification.
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针对手写体汉字识别问题，选取笔段和笔划作为基元，分析手写体汉字的组成规律和变形规律，提出了两种汉字结构模型：笔段中心点模型和笔划关系矩阵模型，以及基于模型的分类依据和识别方法。根据所提出的模型，采用两级分类方案构造汉字识别系统 粗分类采用笔段中心点法，细分类采用笔划关系矩阵法。-Aiming at the problem of handwritten Chinese character recognition, selecting pen and stroke as primitives, an
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