视频+摄像头人体形态算法识别

Matlab MFCC音乐特征匹配与DTW算法识别（含GUI设计）项目的源代码，时间有点久了代码可能没有上传全，不保证使用效果，仅供学习参考。GUI在MATLAB中已废弃，不推荐使用，最好改用APP Designer。

手写3层神经网络（不用框架），使用mnist数据集训练，最后识别一个验证码图片。代码

OpenCV4.5.2、Visual Studio2019环境下测试正常，印刷数字识别率极高，内涵训练样本。

OpenCV4.5.2、Visual Studio2019环境下测试正常，手写数字识别率高于90%

使用麦克风收听触摸电话上按下按钮时产生的声音并在 PC 上显示结果。 德州仪器 TMS320C5510 DSK 的 C 代码应用程序。也可应用于 C5000 系列中的其他设备。 MATLAB 和 Word 文档中提供了每个 Goertzel 频率的频率响应曲线。 此代码可用作学生项目的起点。

C++ 实现全连接神经网络算法识别 Mnist 手写数字。 本程序使用全连接神经网络进行手写数字识别的训练和预测。当然修改一下输入和输出节点数，调整网络层数，也可用于其他多分类或回归问题。 代码结构参考了 yolo(You Only Look Once) 项目源码框架 darknet.

使用keras进行图像分类 算法识别 上个周末，我经历了一场思想狂潮。如果我有一个图像数据集，它非常非常小，我想自己捕获、并希望教会计算机能够识别或区分一些指定的类别，我应该怎么办呢？假设我有几千张图像，我想训练一个模型，能够从一个类别自动检测出另一个类别。但是，我只有这么少的数据，那我能不能够训练出一个深度神经网络来成功地对这些图进行像分类呢？经过研究，我发现，人们在计算机视觉领域中遇到的常见情况是：用很少的数据来训练深度神经网络。让我们面对这一现实：并非每个人都可以访问Google或Facebook这样的大数据，而且有些数据很难获得。但我也发现，这种问题的解决方案其实非常简单。今天，我将带领你们学习如何使用那些较小的图像数据集

卷积神经网络算法识别猫狗图片

猫狗分类大战（keras ）