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svm程序代码，用于模式识别和分类，也可用于图像特征。-svm code for pattern recognition and classification can also be used to image features.
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用于图像识别的新型神经元网络
提出了一种用于图像识别的映封正交神经元网络。
在一般情况下待识别的样本空间的维数相当大,
为了有效地进行识别,必须把样本空间的维数降下来。目前常用的方法就是特征提取法,本文采用映射正交过程把样本空间映射成正交分类空间,并在此基础上,采用网络进行图像分类。计算机上模拟结果表明此网络县有时缺损和噪声图像进行正确识别的能力-Image recognition for a new type of neural network used in a video im
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图像处理与模式识别中的识别算法，刚才传了特征提取，这是后续-Image processing and pattern recognition in the recognition algorithm, just pass the feature extraction, which is the follow-up
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分类是数据挖掘 、机器学习 和模式识别 中一个重要的研究领域。分类的目的是学会一个分类模型 (称作分类器)，该模型能把未知类别的数据项映射到给定类别中。目前发展较成熟的几种分类算法 如决策树、神经网络、贝叶斯方法、遗传算法等。分类具有广泛的应用，例如医学诊断、信用卡系统的信用分级、图像模式识别等。本毕业设计通过使用鸢尾属植物(IRIS)数据集，对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。-Classificatio
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课程设计要求 0
实验一 基于模板匹配的字符识别 1
实验二 基于C均值算法的车辆检测与跟踪 3
实验三 水果分类系统设计 5
实验四 基于遗传算法的图像歪斜校准 6
实验五 基于BP网络的函数逼近 9
实验六 空调模糊控制系统设计 -Curriculum design requires 0
Experimental one based on template matching character recognition 1
C-means algorithm
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这个源码工程，包含聚类程序和分类程序，并将聚类以后的图片进行分类处理，可以实现手绘数字的识别功能-This source projects, including the clustering procedure and classification procedures, and clustering image after classification, recognition function of the hand-painted figures
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本文运用深度神经网络的方法克服姿态变量和图像分辨率的影响,提出了一种多姿态的人脸超分辨识别算法并在实验数据集上获得了良好的性能表现。另外本文利用深度信念网络探索正面人脸图像和侧面人脸图像的映射,方法放松了深度信念网络的输入也输出之间绝对相等,而只是保证其高层含义上的相等。实验表明了使用深度信念网络可以学习到侧面人脸图像到正面人脸图像的一个全局映射,但是丢失了个体细节差异。本文还提出了基于深度网络保持姿态邻域进行姿态分类的方法,在学习过程中,我们保证了同一个姿态下的人脸图像应该与同一姿态下的多张图
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(1)Bayes分类
已知N=9， =3，n=2，C=3,问x= 应属于哪一类？
(2)聚类
使用c－均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析
(3)鉴别分析
在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。
用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验。-(1) Bayes classification
Known N = 9, = 3, n = 2, C = 3, x = should ask which cat
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感知行为的影响因素包括单个关节的动作和不同关节的组态。因此提出一种新的基于关节的位置差异的特征类型，联合包括静态姿势、动作、位移在内的行为信息进行识别。采用关节在两个时间和空间区域的差异来明确地模拟个别关节动力学和不同关节的组态。然后应用主成分分析（PCA）来获得所需的特征。同时应用非参数的简捷的贝叶斯最近邻（NBNN）分类器进行多类行为的分类。这个NBNN分类器避免了帧描述符的量化，计算“图像到类别”的距离而不是“图像到图像”的距离。15到20帧的数据就足以实现手势以及动作的识别，无需应用整个
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对jaffe人脸库进行识别测试的主程序，将jaffe人脸库分为训练集和测试集两部分，首先对图片进行LBP+LPQ特征提取，然后svm分类识别，统计识别率-Jaffe face for the identification of the main test will jaffe face is divided into a training set and a test set of two parts, the first of LBP+LPQ image feature extractio
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RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。(RBF network can approximate any nonlinear function, regularity can handle within the system to parse, has good generalization ability and
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k—means函数，RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。(k-means function, RBF network can approximate any non-linear function, can deal with difficult-to-resolve regularity in the sys
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神经网络训练文字识别使用的java实现----------(neural network The texture feature extraction of image is a foundational work for image recognition and classification)
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项目基于Tensorflow进行实现。
#### 文件说明：
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* input_data.py: 图片的输入
* traffic_sign_cnn.py: 用cnn进行训练分类
* testDemo.py: 用于测试已经训练出来的模型，输入单个图片输出结果，并分类到文件夹
#### 数据集说明：
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* 这里是列表文本使用的是比利时的交通标志数据集，可以网上自己找，里面有62个分类。
#### 网络说明：
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