中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的 历史 , 但至今仍有许多技术难题没有得到很好解 决 , 中文姓名自动识别问题就是其中的一个。由于 它与中文文本的自动分词一样 , 属于中文信息处理 的基础研究领域 , 因而它的研究成果直接影响到中 文信息的深层次研究。汉语的自身特点使得中文信 息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词 (加入显式分割符) , 然后再在分词的基础上进行词 法、语法、语义等方面的深入分析。而在分词阶 段 , 文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词 大多被切分成单字词 , 在这种情形下如不能很好地 解决汉语文本中专有名词生词的识别问题 , 将给其 后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。中 文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来 的。对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用 以下几方面的信息: 姓名用字的频率信息、上下文 信息[1 ,2 ] 、语料库统计信息[2 ] 、词性信息等[3 ] 。本 文的方法是 , 首先对中文人名的构成、姓名用字的 规律及上下文文本信息特征进行充分分析 , 在此基 础上建立起两组规则集 , 将其作用于测试文本 , 获 得初步识别结果 , 再利用大规模语料库的统计信息 对初步识别结果进行概率筛选 , 设定合适的阈值 , 输出最终识别结果。经对 50 多万字的开放语料测 试 , 系统自动识别出 1781 个中文人名 , 在不同的 筛选阈值下获得 90 %以上的识别准确率 , 而召回 率高于 91 %。

c#图片文字-字母-数字自动识别-深入代码-非常好

linux下实现自动查找U盘，识别U盘，判断是否已经挂载（如果没有则自动挂载），然后在U盘创建文件，最后卸载U盘。 纯C代码，全部源代码，可以在fedora等桌面linux上使用，也可以在嵌入式linux下使用，测试通过。 基本原理是： 1）打开 /proc/scsi/usb-storage 目录，如果能打开说明有U盘或者移动硬盘接入，否则没有 如果有则获取移动设备的设备号，就是文件名，打开这个文件名从里面可以提前设备的序列号 2）根据设备号，在/sys/class/scsi_device/目录去找，找以该设备号开头的文件夹 这个时候需要遍历这些文件夹了 3）遍历过程： 打开其下的device目录，得到子目录的名字，检测是否有block文件夹，如果没有不是U盘或者移动硬盘 如果有，继续打开block文件夹，得到其下的字母，这个时候应该出现sdx的文件夹 如果有，继续打开sdx文件夹，查找sdxn的文件，如果有这个文件夹名就是所需要的u盘盘符 4）得到的U盘的盘符后，就可以执行挂载操作 5）挂载之后，就可以拷贝文件等操作 5）文件操作完成之后卸载U盘 该demo实现了上述全部流程。

Matlab交通标志识别系统，bp，模版，可自动识别禁令，警示等表示。带gui界面。

一、课题背景 在现代教育事业的飞速发展中，考试已经成为现代教育事业中最公平的方式方法，而且也是衡量教与学的唯一方法。通过考试成绩的好与坏，老师和家长可以分析出学生掌握的知识多少和学习情况。从而老师可以了解到自己教学中的不足来改进教学的方式方法，提高教学的水平。学生也可以通过考试了解到自身学习的不足，从而有针对性的进行学习。考试也是进行人才的选拔和评价的重要方法。不论是找工作应聘，还是单位内部的晋升都需要进行考试。 由于考试具有一定的特殊性，而且考试必须要公平公正，当然其中最重要的就是阅卷的准确性。考生做好了题，这时就需要改卷老师阅卷的准确性，这样才能更准确的给考生真实的分数。传统的阅卷方式为流

Matlab有关车牌汉字识别-标准汉字的自动识别.pdf 我这有一些汉字识别文献    需要的可以看看

好东西！有源代码，参考文献！非常详细,写的还可以吧！

该代码为基于python+opencv的目标图像区域自动提取，即利用python +opencv检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容，经过测试，该算法代码能有效解决基本问题。亲测好用，大家快来下载吧，挺不错的一个资源哦！！

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里面包含了整个开发过程的思路和备注文档，非常详细，每一步怎么做都写的很详细，程序代码也非常规范，代码注释也很详细。功能实现了车牌的灰度化，二值化，提取顶点，定位车牌位置，提取车牌，保存提取出来的车牌等功能