为了提高语音情感识别系统的识别准确率，在传统支持向量机（SVM）方法的基础上，提出了一种基于主成分分析法（PCA）的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开，针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接进行区分的情感，采用PCA进行特征降维，然后逐级地判断出输入语音所属的情感类型。与传统基于SVM分类算法的语音情感识别相比，本方法可将七种情感的平均识别率提高5.05%，并且特征维度可降低58.3%，从而证明了所提出方法的正确性与有效性。

高精度光学玻璃折射率是保证光学设计和成像质量的重要条件，主要由V 棱镜折射仪进行检测。在图像对准式V 棱镜折射仪中，用于对准的平行光管所成狭缝中的单线图像质量，直接影响折射率测量中的对准精度，尤其当单线与背景对比度不高时，会大大影响仪器的测量精度。提出一种自适应灰度拉伸和垂直投影相结合的图像增强算法,该方法能快速提取低对比度的单线图像。通过对比实验证明了本算法的有效性，将测角精度提高到了±1"，算法稳定测量重复性优于1×10-6，对提高测量光学玻璃折射率的精度有实际意义。

基于特征提取模型和BPNN的鲁棒车牌检测与字符识别算法

pca人脸识别算法matlab代码机器学习（MATLAB） - k均值聚类和主成分分析 斯坦福大学的机器学习课程。 介绍 我们将实现K-means聚类算法并将其应用于压缩图像。 并将使用主成分分析来找到面部图像的低维表示。 环境 macOS Catalina（版本10.15.3） MATLAB 2018 b 数据集 ex7data1.mat ex7data2.mat ex7faces.mat 此仓库中包含的文件 ex7.m-用于K-means聚类的Octave / MATLAB脚本 ex7_pca.m-PCA的Octave / MATLAB脚本 ex7data1.mat-PCA的示例数据集 ex7data2.mat-K均值的示例数据集 ex7faces.mat-面Kong数据集 bird_small.png-示例图像 displayData.m-显示存储在矩阵中的2D数据 drawLine.m-在现有图形上画一条线 plotDataPoints.m-K均值质心的初始化 plotProgresskMeans.m-绘制K-means的每一步 runkMeans.m-运行K-means算法

考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度，对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进，同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作，并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明，改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99.22%，高于原始网络结构的99.05%；在亚洲人脸数据集上准确率达到99.20%，高于原始网络结构的97.10%；在自建非匹配人脸数据集上误识别率为3.43%，低于原始网络结构的12.28%。可以看出，与原始网络结构相比，改进网络结构提升了人脸识别的准确率且降低了误识别率。

针对图像中相似冗余背景造成的显著目标识别的干扰问题，提出了一种基于超像素的冗余信息抑制的显著目标检测方法。首先,引入超像素的概念，利用超像素优化的空间特征分割图像，获取图像的相似区域；其次,为消除像素间的相关性，计算超像素的香农熵来表示图像的像素信息，并据此建立图像的信息图，最后,为了更有效地去除图像中的相似信息，利用自相似性抑制方法克服冗余信息，建立高效的图像显著图。最后的仿真结果表明, 所提算法与传统方法相比，不仅可以准确识别显著目标，而且可以更有效地抑制背景中的冗余信息。

为解决因手写书法作品种类繁多而识别困难的问题, 降低人们观赏书法的门槛, 本文提出了基于深度学习的手写书法字体识别算法. 识别过程中首先使用投影法等图像处理方法对书法作品图像中的汉字进行定位和分割, 然后分别利用GoogLeNet Inception-v3模型和ResNet-50残差网络进行书体风格识别和字形识别. 实验结果表明, 本文算法能实现对整幅书法作品中楷书和篆书的书体风格以及字形的识别, 对楷书和篆书单字的识别率分别为91.57%和81.70%, 达到了实用的需求.

使用Haar-Cascade分类器，OpenCV和Python的人脸识别 使用Python和OpenCV简单人脸识别算法 博客 要求 Python 3.6 pip install opencv-contrib-python 大纲 该项目包括3个部分，分别是： 创建数据集（face_datasets.py） 训练模型（training.py） 人脸识别（face_recognition.py） 怎么跑？ 确保具有可执行权限。 （chmod 777。） pip install -r requirements.txt 请确保您在同一目录中有名为“数据集”和“培训师”的文件夹。 （可选，我已经放置了代码，因此如果不存在它将创建它。） 在命令行中运行face_datasets.py以将您的面部图像作为数据集。 不要忘记为每个人的脸部设置唯一的ID（您需要每次都编辑代码，或者只是将id

面部特征的模式识别算法 线性判别分析（Fisher 线性判别） 支持向量机SVM 贝叶斯网络 隐马尔可夫模型及其基本问题 人工神经网络 模糊模式识别

希罗斯 介绍 hiROS（人机交互机器人操作系统）是使用ROS Melodic（机器人操作系统）构建的回购协议，而是此回购协议的主要骨干。 用于训练此仓库的自定义数据集使用可通信的身体和手势，旨在改善人机交互。 根据目前的文献，尚无用于人机交互的标准化手势集，此存储库旨在解决这一问题。 依存关系 ROS旋律 的Python 3 环境 在我们能够执行任何操作之前，请确保此存储库位于正确的环境中。 由于ROS仅使用Python2.7，因此您需要安装Python3才能运行此存储库。 否则，您可以使用安装Python3的虚拟环境 $ source py36env/bin/activate 如果您使用ROS运行此存储库，请记住在中构建并导入build和devel文件并将其合并到您的主要工作区中（即catkin_ws）。 工具 要运行此手势识别推断，请在下面使用以下命令。 运行rqt查看结果 $ r