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off_line_recognition
- 模式识别中的脱机字符识别，包括手写数字识别之Fisher线性判别，手写数字识别之模板匹配法，数字识别之神经网络法及细化算法。-pattern recognition of Offline Character Recognition, including handwritten digital identification Fisher Linear Discriminant. Handwritten identification template matching, digital identi
stacktext
- 自己写的C＋＋栈模板，并用其实现了括号匹配算法-write their own C + + Stack template, and used to achieve the brackets Matching Algorithm
Speeching
- 端点检测算法采用现阶段比较精确的时频方差检测法，模式识别和模板匹配采用的是改进后的DTW算法（主要是限定了DTW的搜索路径，进一步精确了DTW的平行四边形的形状，进一步的减少匹配中的参数存贮量以及多余的搜索路径）。
Recognition-System
- ：建立了一个基于HMM 算法的非特定人语音识别系统，阐述了具体实现过程，包括预处理、特征参数的提取及模板的匹配-: The establishment of a non-specific algorithm based on HMM Speech Recognition System, describes a specific implementation process, including preprocessing, feature extraction and template para
main
- 用于目标匹配的Delphi控件，目标匹配算法是VC++实现的，需要自己选定模板-Delphi for goal matched controls, the target matching algorithm are VC++ implementation, the required template of their choice
ImagePatternRecognition
- 本书介绍图像模式识别的各种算法及其编程实现步骤。全书共分为10章，内容包括：模式识别的基本概念，位图的基础知识，分类器设计，模板匹配分类器，基于概率统计的Bayes分类器，几何分类器，神经网络分类器，图像分割与特征提取，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析-Image Pattern Recognition
mfccdtw
- 先用端点检测将语音中有用的语音部分提取出来（即将头部和尾部的静音部分除掉），然后用LPC算法提取语音信号的特征参数，进行动态归整(DTW算法)后与模板库里面的标准语音作比较，最后将识别结果进行D/A转化后播放出来。在本部分的设计中，则主要完成语音识别的模式匹配算法部分的软件实现。 -First with the endpoint detection of speech to voice some of the useful extracted from the (soon to mute som
homework2
- 这是一个用matlab实现的切割二代身份证上数字和汉字，并且进行识别的程序，gui做好了界面，效果还可以，运用的是连通域切割方法和模板匹配法，文件夹里面有一篇我用到了算法的论文，很有帮助。总的切割和识别率有百分之80以上，效果还可以-This is a matlab implementation of cutting numbers and characters on the second generation ID card and identification procedure, gui
DTW
- 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。-In isolated word speech recognition, the mos
Feature Matching
- 运用FAST特征点匹配算法，通过模板对整张大图实现实现图像的特征点匹配，并获取匹配分数和匹配位置信息。(The FAST feature point matching algorithm is used to realize the feature point matching of the image through template pairing of the whole large image, and the matching score and matching location i