这个课题为基于MATLAB的答题卡识别，采用hough变换原理，定位答题卡的ABCD字符，然后识别。得到结果和excel标准分数进行对比，可以得出得分，判断及格与否，也可以查询某个考生号进行分数查询。带界面GUI框架。需要您具备一定基础。

课题为基于MATLAB的火焰识别。可以作为火灾检测的课题。火焰原理是根据火苗颜色特征，将彩色图像的每个像素都转化为RGB三个通道，然后符合一定比例关系的像素，就是火苗区域，然后结合形态学，去除干扰区域，留下火焰区域，框定，可以进行阈值设定，进行火灾报警。带界面GUI框架。需要您具备一定基础。

该课题为基于Matlab的口罩识别系统。口罩识别系统呢，是在疫情之后新兴起的一个课题。全网属于可参考资料并不多。本课题为基于颜色加形态学的算法。需要先进行人脸检测，因为口罩是穿戴在脸部的，并不是在手臂或者是胸部等部位。本设计具备有人机交互界面，需要进行相应的拓展。

该课题为基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片，虫害侵蚀系统。可以判别某一片植物属于什么病。带有一个人机交互界面。

车牌号识别 matlab车牌识别完整程序

手写文字识别

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深语音 使用实现DeepSpeech2用于PyTorch。 该支持使用模型进行训练/测试和推断。 可选地，可以在推理时使用语言模型。 安装 需要安装几个库才能进行工作培训。 我将假定一切都已在Ubuntu的Anaconda安装中安装，并安装了PyTorch。 如果尚未安装，请安装 。 如果要解码以使用可选语言模型支持波束搜索，请安装ctcdecode： git clone --recursive https://github.com/parlance/ctcdecode.git cd ctcdecode && pip install . 最后克隆此仓库并在仓库中运行它： pip install -r requirements.txt pip install -e . # Dev install 如果您打算使用多节点训练，则需要etcd。 以下是在Ubuntu上安装的命令。 su

使用深度神经网络的光学音乐识别 抽象的 光学音乐识别是一个充满挑战的领域，在许多方面都与光学文本识别类似。 但是，它带来了传统的基于管道的识别系统所面临的许多挑战。 在手写文本识别领域，端到端方法已被证明是优越的。 我们试图将这种方法应用于OMR领域。 具体来说，我们专注于手写音乐识别。 为了解决培训数据的不足，我们开发了一种用于手写音乐的雕刻系统，称为Mashcima。 此雕刻系统成功模仿了CVC-MUSCIMA数据集的样式。 我们在CVC-MUSCIMA数据集的一部分上评估了我们的模型，这种方法似乎很有希望。 论文文本 您可以在阅读整个论文 在新机器上设置 确保已安装所有必需的python软件包： pip install numpy pip install cv2 pip install tensorflow # tensorflow version 1 is needed pip

VB6.0 汉王人脸识别源码，适用各种机型，有基础猿人很容易开发。含开发文档