沙赞·马特拉布（Shazam-Matlab） Avery Wang博士对Shazam音乐识别算法的一个小型Matlab实现。 为2005年博客文章编写的代码。 作者：史蒂文·范·瓦伦伯格（Steven Van Vaerenbergh）。 初赛 该软件包需要一个目录，其中包含.wav格式的音乐或音频片段。 A部分：特征提取 打开local_settings_sample.m ，填写您选择的songdir和hashdir并另存为local_settings.m 。 hashdir可以是任何目录，并且必须手动创建。 songdir必须包含.wav格式的音频片段，单声道和采样频率（最好为8kHz）。 对于音乐识别，每个音频片段都是一首完整的歌曲。 运行extract_features.m 。 这将在.mat文件中为每首歌曲创建一个哈希表。 有关详细信息，请参见王医生的解释。 B部分：音乐识

基于LabVIEW的激光加工路径识别算法_江勇

基于实现小样本数据集下手势识别的目的，采用了深度卷积神经网络GoogLeNet模型以及PNN神经网络进行分类，同时结合了迁移学习的方法将深度学习模型进行迁移而构建所用模型。用公共数据集Keck Gesture进行实验，通过对数据集图像进行简单的图像预处理，使得图像特征更为明显，将预处理后的图像作为网络输入进行手势识别实验。经实验验证，该方法在该数据上平均准确率达到了99%以上，而且识别速度较快，达到了10帧/s，基本能满足实时性要求。

pca人脸识别算法matlab代码图像分类任务 该存储库是Giancarlo Antonucci和Thomas Babb的项目的一部分，该项目作为CDT的一部分提交给牛津大学工业重点数学模型。 该代码使用耶鲁人脸数据库（YaleB_32x32.mat）测试混合面部识别算法的有效性。 函数imag_class.m从用户处获取输入，并为这些输入输出算法的成功率百分比。 要使用它，请下载.m和.mat文件，然后在Matlab中运行它们。 选择训练集 耶鲁数据库中有3814人的2414张照片（例如图像）。 用户可以通过以下两种方式之一选择哪些人在测试集中： imag_class（'NumOfPeople'，N）从38个可用人中选出N个随机人员，并从这些人员中构建测试集。 imag_class（'People'，V）根据在V中建立索引的人员构建测试集。例如，如果V = [1 3 6]，则测试集将包含来自人员1，人员3和人员6的图像。 无论哪种情况，该功能都会为每个人选择10张随机图像。 所有其他图像都放在训练集中。 实施PCA算法 PCA是一种标准技术，用于使用低维特征向量来近似原始数据。 我们

基于小样本集的几种语音识别算法的比较研究

差异基因表达模块及其识别算法，古槿，，差异基因表达模块是指在两组或者多组条件下，基因网络中总体表达量显著差异的子网，且子网内的基因在网络中紧密相连。差异基因表

基于matlab的人脸识别算法，可以识别单个几多个人脸，希望对大家有用哈

掩膜提取matlab代码虹膜 虹膜识别算法Daugman算法与Hough变换与Matlab的比较。 描述： 虹膜是可以执行高置信度识别的最重要的生物识别方法之一。 虹膜包含丰富且随机的信息。 大多数商业虹膜识别系统都使用Daugman算法。 本项目中使用的算法来自开放源代码，并稍加修改，如果您想使用源代码，请先检查LICENSE！ 道格曼算法： 其中I（x，y）是眼睛图像，r是在图像（x，y）上搜索的半径，G（r）是高斯平滑函数。 该算法从瞳Kong开始搜索，以检测最大像素值（偏导数）的变化。 霍夫变换： 霍夫变换是一种用于图像分析，计算机视觉和数字图像处理的特征提取技术。 其中（xi，yi）是中心坐标，r是半径。 通常，眼睛将由瞳Kong和角膜缘的两个圆圈（虹膜区域）以及上下眼睑的两个抛物线建模 它开始从水平方向检测眼睑，然后从垂直方向检测瞳Kong和虹膜边界。 标准化和功能编码： 从圆到长方形块通过使用1D Log-Gabor滤波器。 为了提取9600位虹膜代码，上下眼睑将被处理成9600位编码的蒙版。 匹配： 汉明距离（HD）： Q和R是要比较的主题，包含20x480 = 960

【程序老媛出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab模式识别算法代码合集.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： matlab模式识别算法代码合集,包括SVM,ICA,PCA,NN等等模式识别算法,很有参考价值 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

3.2 细粒度识别算法与视频技术的结合 在落地应用方面，单纯的图片级别的细粒度识别已经很难满足如今日常生活与工业生产 中的需求。随着社会的发展，日常生活中短视频的数量日益增加，工业生产中对工件视频级 别的检验需求也逐渐变多，使得细粒度识别从图像级别到视频级别的发展成为必然。目前视195 频级别的细粒度识别算法较少，需要将图像级的细粒度识别相关技术与普通的视频识别算法 结合起来，来促进视频级别的细粒度识别相关技术的发展。 [参考文献] (References) [1] Lowe D G . Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 60(2):91-110. 200 [2] H. Bay, T. Tuytelaars, L. Van Gool. Surf: Speeded up robust features[A]. Lecture Notes in Computer Science[C]. Berlin, Heidelberg, 2006, 404-417. [3] Lecun Y , Bottou L , Bengio Y , et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(11):2278-2324. [4] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks[C]. 205 International Conference on Neural Information Processing Systems[A]. 2012.1106-1114.