matlab中存档算法代码数字识别mnist 项目：基于LeNet模型和MATLAB平台的MNIST的数字手写识别。 该项目在MATLAB平台上基于LeNet模型实现了手写数字的识别。 LeNet模型的结构为“卷积层1 +池化层1 +卷积层2 +池化层2 +全连接层+ softmax输出层”，网络结构完整，取得了理想的识别结果。 职位要求：MATLAB 用法：第1步：运行tobmp.m脚本为该项目生成适当的数据集； 第2步：运行train.m来训练该模型。 调整一些参数非常重要，例如初始权重，卷积核的偏差。 步骤3：使用LeNet_test.m进行测试。 结果：上传文件中包含少量图像，您可以获得以下识别结果。 74.44％如果要使用MNIST的所有数据进行实验，只需使用tobmp.m脚本即可获取所有数据集，我相信结果会更好。 注意：该项目旨在使用MATLAB构建CNN模型，正向和反向算法已存储在此代码中，结果表明，如果您想获得非常好的CNN识别率，它对CNN初学者是有效的。 MNIST，请使用tensorflow或keras。

很经典的关于模式识别以及Deep Learning的文章，值得一起学习

*******项目：指纹识别系统*******-描述：基于与欧氏距离和滤波器Gabor的匹配，发现最不发达的指纹识别技术。 -工作方式：仅在Matlab PathWork中运行此文件：“ Finger_Print_Project.p”-教程视频：https：//youtu.be/OtvB_Ni28G0 ******************** **请捐赠以获取完整的源代码。**************************链接：https://matlab-recognition-code.com / matlab-fingerprint-recognition-system-full-source-code /----------------------------------- ----------------------------------------------开发人员：博士，突尼斯莫纳斯提尔科学学院的Hamdi Boukamcha。 电子邮件：Contact@matlab-recognition-code.com WhatsAPP：+21650674269网站：http

人脸识别 通过深度学习实现的人脸检测和识别系统。 人脸数据集 非人脸数据集 带有滑动窗口的人脸检测

深度学习在人工智能领域取得了巨大突破。 当前，时域语音识别的鲁棒性较差，频域语音识别的频谱图复杂度也需要大大降低。 因此，本文提出了一种基于R-CNN的快速目标检测方法，用于在时域和频域中识别用于语音识别的频谱图。 提出的方法仅关注频谱图的局部感兴趣区域（明显的声纹），该区域过滤高频噪声以提高性能。 实验结果表明，所提出的方法比现有方法具有更高的准确性和鲁棒性，并且在嘈杂的工厂中可以表现良好。

HW4：手势跟踪和识别 对于本作业，您将使用OpenCV实现手势识别和跟踪。 然后，您将使用它来创建自定义手势，并控制键盘和鼠标操作。 进行手部追踪有两种基本方法：在本作业中将采用自底向上的特征工程和基于启发式的方法。 和“从数据中学习”的方法。 前者在早期的AR / VR系统中已被广泛使用。 后一种方法在今天很普遍，但不适用于此作业。 但是，“基于数据的学习”方法可以建立在我们处理这些分配的数据之上。 机器学习算法可以替代，扩展或增强您在本硬件中设计的启发式方法。 该作业旨在为您提供实际操作经验，以帮助您从实际视频Feed中提取可靠的输入信息。 这包括诸如人的手抽拉，处理轮廓和船体，实施启发式方法以针对您自己的手势设计重新装修系统以及使用这些手势信息来控制动作（在这种情况下为您的键盘和鼠标输入）之类的概念。 后勤 接受分配后，应该已经创建了一个单独的存储库“ hw4-gesture-

speech_recognition：适用于Python的语音识别模块，支持在线和离线的多个引擎和API

matlab姿态识别系统源码运行 Face-Recognition Practice of two Pattern Recognition methods. Face Recognition based on SVM and SRC. 一 背景 1.1 支持向量机简介 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是AT&TBell 实验室的V.Vapnik等人提出的一种机器学习算法，是迄今为止最重要的机器学习理论和方法之一，也是应用最广泛、综合效果最好的模式分类技术之一。到目前为止，支持向量机已应用于孤立手写字符识别、网页或文本自动分类、说话人识别、人脸检测、性别分类、计算机入侵检测、基因分类、遥感图象分析、目标识别、函数回归、估计、函数逼近、密度估计、时间序列预测及数据压缩、文本过滤、数据挖掘、非线性系统控制等各个领域的实际问题中。 支持向量机是一种二分类模型，其基本定义是特征空间上的间隔最大的线性分类器（当采用线性核时），即支持向量机的学习策略是间隔最大化，最终转化为凸二次规划问题的求解。该方法在1995年正式发表，因其在文本分类任务中显示出卓越性能，很快成为

The research on facial expression recognition - 发布.zip

使用OpenCV识别手语 依存关系： 1. Tensorflow 2.凯拉斯 3. OpenCV 数据集： 工具： Google Colab 怎么跑 运行 ROIinOpenCV.py 在以下位置阅读整个过程：