【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：稀疏表示人脸识别算法_RSC_AR_disguise_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

此为上一个资源基于模糊逻辑的步态识别的原始数据，使用此数据结合代码即可。

附录1：人脸特征提取主要代码，附录2：BP神经网络人脸识别主要代码，附录3：GUI编程主要代码

matlab中车牌识别代码 ----MATLAB 这是一个在MATLAB上实现车牌识别的程序，识别算法有两种，分别为神经网络和模板匹配 1、文件夹“charSamples”为神经网络训练的样本图片 2、文件夹“样本库”为模板匹配方法的模板 3、在神经网络训练中，我将文件夹“charSamples”中的样本图片都转 换成适合神经网络输入的列向量存到Excel表格中（为文件夹“代码 ”中的pattern3.xlsx） 4、文件夹“代码”中的 cpsb_ModelMatch.m为模板匹配方法代码 cpsb_NeuralNetwork.m为神经网络方法代码 myNeuralNetworkFunction.m为神经网络训练代码 WriteModel2Excel.m为将样本图片写入Excel文件的代码 label_generate.m为生成神经网络输出数据的代码 shuzizifu3.mat保存训练好的神经网络

基于matlab的车牌识别算法整个工程

伴随着人工智能时代的到来，人机交互的领域也逐渐成为研究的一大方向；其中，手势识别是人机交互领域的一项关键技术，自此手势识别也迎来了一波高潮，近几年无论是在消费领域、电子领域、数码领域、家电领域甚至汽车领域上，都能或多或少的见到手势识别的身影。 手势识别在设计智能高效的人机界面方面具有至关重要的作用, 目前手势识别已应用到手语识别、智能监控、到虚拟现实等各个领域，手势识别的原理都是利用各种传感器（例如红外、摄像头等）对手部的形态进行捕捉并进行建模，形成一个模型信息的序列帧，而后将这些信息序列转换为机器能够识别的相对应指令（例如打开、切换菜单、移动等）来完成控制。 采用Python的集成开发环境Pycharm进行本次课程设计，在Pycharm中进行需要库（模块）的下载，调取电脑摄像头，按帧读取摄像头采集到的头像，形态学处理，图像旋转（由于摄像头采集到的图像是镜像，需要用cv2.flip将摄像头采集到的图像进行处理），选取图片中固定位置作为手势输入，用红线画出手势识别框，基于hsv的肤色检测，进行高斯滤波，找出轮廓，求出图像中手势的凹凸点，手指间角度求取。

采用Python的集成开发环境Pycharm进行本次课程设计，在Pycharm中进行需要库（模块）的下载，调取电脑摄像头，按帧读取摄像头采集到的头像，形态学处理，图像旋转（由于摄像头采集到的图像是镜像，需要用cv2.flip将摄像头采集到的图像进行处理），选取图片中固定位置作为手势输入，用红线画出手势识别框，基于hsv的肤色检测，进行高斯滤波，找出轮廓，求出图像中手势的凹凸点，手指间角度求取。

在开集协议下设计了一种基于角度距离损失函数和密集连接卷积神经网络的人脸识别算法, 以实现深度人脸识别。所设计的网络结构使用基于角度距离的损失函数, 让人脸特征的区分度更高, 符合特征的理想分类标准。同时, 所提出的神经网络结构采用先进的密集连接模块, 在很大程度上减少了传统网络结构的参数冗余。经过大量的分析和实验, 该算法在LFW数据集上的人脸识别准确率达到了99.45%, 在MegaFace数据集上的人脸确认任务和人脸验证任务中的人脸识别准确率分别为72.534%和85.348%, 因此所提算法在人脸识别任务中具有较高的优越性。

对弹体抖动情况下可见光波段低信噪比目标的检测技术进行了研究，提出了一种和最大值滤波与改进型Hough变换结合的目标检测算法，并对算法进行了计算机仿真，给出了仿真结果．

提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法，将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络，作为SVM方法的特征输入，对训练样本进行训练，再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态（正常、轻度病变和重度病变）进行了识别，同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明，SVM方法具有较高的识别精度，能够对呼吸音状态进行识别，同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。提示基于 SVM 方法的神经网络呼吸音识别算法有较好的精度，可为身体局域网技术提供信息处理的有效算法。