实验内容： 1）下载人脸识别数据库； 2）测试主成分分析PCA算法分类精度； 3）编写、运行程序并查看结果； 4）调节参数主成分分析PCA算法相关参数，分析其对模型效果的影响。

标题：基于STM32F407的TCS230颜色识别程序代码分享 简介：本资源分享了一份基于STM32F407微控制器和TCS230颜色传感器的颜色识别程序代码。该代码实现了对环境中不同颜色的快速识别和分类，为您的项目提供了强大的色彩感知能力。 特点： 硬件支持：代码适用于STM32F407系列微控制器和TCS230颜色传感器，确保了高效稳定的颜色识别性能。 算法优化：采用了优化的颜色识别算法，能够准确快速地识别多种颜色，适用于各种应用场景。 简单易用：代码结构清晰，注释详细，方便您理解和修改，快速应用于自己的项目中。 可扩展性：代码提供了基础的颜色识别功能，您可以根据自己的需求进行扩展和定制，满足更多应用场景的需求。 使用方法： 准备硬件：确保您已经准备好STM32F407微控制器和TCS230颜色传感器，并正确连接。 下载代码：点击链接下载代码，并解压到您的开发环境中。 编译和烧录：使用您喜欢的开发工具编译代码，并将程序烧录到STM32F407微控制器中。 运行测试：将TCS230颜色传感器放置在不同颜色的物体上，观察程序的颜色识别结果。 通过分享这份基于STM32F407的

该项目为MATLAB资源项目，使用matlab的界面GUI设计制作，在本人的毕设题目，经过调试 运行，解决了bug，可以按这个界面构架进行按自己功能需求补充等。可以拿到优毕级别，代码详细注释。是一个很好的学习资源。 适合人群：大学毕业生，学生，职场新人，初学者，入门级别，进阶者，爱好者。欢迎学习！

使用SVM分类算法对红绿灯颜色、纹理进行识别 GUI界面

python编写的简单程序，一共只有130多行，但是应付老师绰绰有余：） 实验:基于LSTM的命名实体识别 数据处理 给每个实体类型进行编号、给每个单词进行编号 文本填充 使用标识符，将所有序列处理成同样长度 训练流程 给每个输入和其对应编号建立一个张量 构成训练批 输入LSTM单元 输入全连接层 使用sorftmax或其他分类器进行预测 模型构建 pytorch自带LSTM类/其他工具也可以/自己编码也可以

面部表情识别1-运行 ExpressMain.p 2- 单击“选择图像”选择输入图像。 3- 然后你可以： * 将此图像添加到数据库（单击“将所选图像添加到数据库”按钮）。 * 执行面部表情（点击“面部表情识别”按钮） 你有一个错误只是报告我们！

机器学习人脸识别简单项目，有数据集，可运行代码，说明文档

包含声学模型和语言模型两个部分组成，两个模型都是基于神经网络。 该项目实现了GRU-CTC中文语音识别声音模型，所有代码都在gru_ctc_am.py中，包括： 增加了基于科大讯飞DFCNN的CNN-CTC结构的中文语音识别模型cnn_ctc_am.py，与GRU相比，对网络结构进行了稍加改造。 完全使用DFCNN框架搭建声学模型，稍加改动，将部分卷积层改为inception，使用时频图作为输入，cnn_with_fbank.py。 新增使用pluse版数据集的模型，cnn_with_full.py，建议直接训练这个模型。 语言模型 - language_model文件夹下 新增基于CBHG结构的语言模型language_model\CBHG_lm.py，该模型之前用于谷歌声音合成，移植到该项目中作为基于神经网络的语言模型。

PCA人脸识别GUI(ORL+Yale人脸库)

非常好的一个代码，相信对大家VC的学习很有帮助