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车牌号码识别matlab完整程序实现
- 随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。
bprecognition
- 采用神经网络实现手写识别的一种方法，建立Bp神经网络，采用快速训练方法，可快速完成一类相关手写字体的模式识别，识别率较高，当字体变化较大识别率降低时，可重新训练具有较强的适应性。实验证实本方法较好实现了手写字符识别，但也存在识别速度较慢，有时训练不收敛等缺点-Handwriting recognition using neural network is a way to establish Bp neural network, using fast training methods, and c
Pattern-Recognition
- 字符识别、K-L人脸识别、虹膜识别、笔画识别等模式识别的例程和资料。-Character recognition, KL face recognition, iris recognition, stroke recognition, pattern recognition routines and information.
chepaishibie
- 只需输入车辆图片，即可实现包括车牌检测、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别的全流程图形化演示，非常形象！拥有完整matlab源代码，是学习模式识别的高贵编程参考。-Just enter the vehicle picture, you can achieve, including license plate detection, license plate location, license plate character segmentation, the whole process of
recognition-of-characters
- 采用MATLAB神经网络中的BP网络进行26个英语字母的仿真识别。采用了改进型的BP算法设计了26个字符的模式识别系统。并对该系统进行了训练和测试。-MATLAB neural network in the BP network for 26 English letters of the simulation. The pattern recognition system based on the improved BP algorithm is designed. And training a
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- 实验一：基于LMS算法的“苹果-橘子”分类问题 实验二：基于LMS算法的T-G-F字符识别问题 通过以上两个实验，了解ADALINE网络的结构及计算机制，掌握LMS算法，并会利用该算法来解决简单的模式分类问题。1， 学习ADALINE网络的基本结构及其学习机制，并在Matlab中实现 2， 分别对上述两类分类问题进行实现，并根据实验结果完成实验报告 -Experiment 1: Based on LMS Algorithm Apple- Orange classificati
BPnetwork_code
- 手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。因此，对数字识别的研究具有理论和应用的双重意义。(Handwritten numeral recognition is a very important and active research field in pattern recognition, digital recognition