中文 | Chinese-number-gestures-recognition Chinese number gestures recognition app（数字手势识别APP，识别0-10） 基于卷积神经网络的数字手势识别APP（安卓） 1、项目简介 这是一个基于卷积神经网络的数字手势识别APP（安卓），主要功能为：通过手机摄像头识别做出的数字手势，能够识别数字0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 对应的手势。 Chinese-number-gestures-recognition项目下包含两块代码：1. DigitalGestureRecognition为安卓APP代码；2. digital_gesture_recognition为PC端处理数据及训练模型代码，编程语言为python。 开发环境： PC端：python3.6, TensorFlow-gp

mser文字matlab代码球衣号码识别 使用MSER检测和识别球衣号码。 。 当前代码不使用skimage.measure.regionprops

语音识别系统 适用于 CMU 课程 11756/18799d/J1799d THEORY AND PRACTICE OF SPEECH RECOGNITION SYSTEMS 作者 Shitao Weng ： Zhi Liu ： 基于 HMM 的顺序数字识别系统。

语音_识别_系统 简单的 MFCC + HMM 语音识别系统。 还没有完成。

神经网络 卷积神经网络的Keras文本识别实现 此实现中有两种可用的模型。 一个基于原始CRNN模型，另一个则包含空间转换器网络层以纠正文本。 但是，性能差别不大，因此由您决定选择哪种型号。 训练 您可以使用Synth90k数据集训练模型，但也可以使用自己的数据。 如果使用自己的数据，则必须重写代码，以便根据数据结构来加载数据。 要下载Synth90k数据集，请转到此并下载MJSynth数据集。 可以将Synth90k数据集放在data/Synth90k或者使用--base_dir参数指定数据集的路径。 基本目录应包括许多包含Synth90k数据的子目录，用于训练，验证和测试数据的注释文件，列出数据集中所有图像的路径的文件以及词典文件。 使用--model参数指定要使用的两个可用模型中的哪个。 默认模型是带有STN层的CRNN。 有关详细信息，请参见config.py 。 运行tra

号码识别器 该程序可以识别数字，但是能够识别稍有变化的任何字符。 神经网络用于识别。 用于处理图像-OpenCV库。 C ++语言。 Qt界面。 功能性 从上传的图像中识别数字 识别程序本身中绘制的数字 错误答案训练 对完成的图像进行培训，并使用适当的符号将其分类到文件夹中 清除内存 您自己的图形编号编辑器，可以保存图像 统计表 屏幕截图

恶毒的 基于实体级别F1分数的命名实体识别（NER）系统的评估脚本。 定义 Nadeau和Sekine（2007）已描述了此处实施的度量标准，该度量标准已广泛用作“消息理解会议”的一部分（Grishman和Sundheim，1996）。 它根据两个轴评估NER系统：是否能够为实体分配正确的类型，以及是否找到确切的实体边界。 对于两个轴，都计算正确的预测数（COR），实际的预测数（ACT）和可能的预测数（POS）。 从这些统计数据中，可以得出准确性和召回率： precision = COR/ACT recall = COR/POS 最终得分是对类型和边界轴的精度和召回率进行微平均的F1度量。 安装 pip install nereval 用法 当分类结果已写入JSON文件时，可以从Python内部使用此脚本，也可以从命令行使用该脚本。 从命令行使用 假设我们在input.json具有以下

标签盒 是注释数据以构建和人工智能应用程序的最快方法。 使用此github存储库可帮助您在Labelbox中设置自定义编辑器。 Labelbox平台 文献资料 -设置自定义编辑器，示例安装脚本以及Labelbox自定义编辑器SDK的完整参考的说明。 -Labelbox应用程序的一般知识库。 -Labelbox Python SDK的安装和身份验证说明，教程，示例以及完整参考。 身份验证指南，示例和完整参考 合法的 这是我们的

使用CNN进行动作识别 在该项目中，对卷积神经网络（CNN）进行了训练，以使用Pytorch对图像和视频进行分类。 数据集 使用过的UCF101数据http://crcv.ucf.edu/data/UCF101.php但仅接受了10个班级（共101个班级）。 每个剪辑有3帧，每帧为64 * 64像素。 片段的标签位于q3_2_data.mat 。 trLb是训练剪辑的标签，而valLb是验证剪辑的标签。 首先对CNN进行训练以对每个图像进行分类。 然后，使用3D卷积训练CNN，将每个剪辑分类为视频而不是图像 Kaggle比赛 CNN对图像的动作识别-排名第10- http://www.kaggle.com/c/cse512springhw3 CNN对视频的动作识别-排名32- http://www.kaggle.com/c/cse512springhw3video

ofdm matlab源代码使用IEEE-802.11n设备的信道状态信息（CSI）进行人类活动，手势和跌倒检测 该存储库用于使用IEEE 802.11n设备的信道状态信息（CSI）收集用于人类活动的数据集。 截至目前，我们正在等待论文发表。 （i）我们的第一篇论文已经使用初步结果发表：WiHACS：利用OFDM子载波的相关性将WiFi用于人类活动分类 （ii）论文概述的详细信息可以在这里找到：使用Wi-Fi通道状态信息（CSI）进行人类活动识别和跌倒检测 我们目前正在等待其他论文发表。 发布后，我们将上传所有数据以及算法的源代码。 （抱歉，延迟-上传延迟是由于某些技术问题造成的）。 我将不时更新此仓库。 所有数据将按时间序列显示在MAT或CSV文件中。 信号处理matlab文件也将被上传。 包括用于机器和深度学习算法的python文件。 有关此仓库或论文/论文的任何问题，请发送电子邮件至 如果您在此代表中使用提供的matlab代码和/或数据集，请考虑引用以下参考资料： @phdthesis {Chowdhury_2018，系列= {电子学位论文（ETD）2008+}，标题= {使用W