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

LDP 算法是将与Kirsch 算子运算后得到的一些负值的邻域灰度值作为中心灰度值的编码因子，这将会导致中心灰度值不能很好的反映邻域局部特征信息，从而降低识别率。针对于此，本文提出了一种改进的局部定向模式(CLDP)算法。该算法在LDP 的基础上，去掉邻域灰度值为负值的因子，对中心灰度值进行重新编码，由于该编码值是将与Kirsch 算子运算后的正值值作为图像边缘输出，使中心灰度值能很好反映邻域的局部特征信息，从而提高人脸的识别率。本文还将提出的CLDP 算法用在YALE，ORL，JAFFE 等人脸数据库中进行人脸识别。从实验的结果表明，该方法识别性能较LDP算法，LDN 算法以及ELDP 算法

针对双空间局部方向模式（DSLDP）人脸识别算法只是单一采用作差运算提取特征的问题, 提出一种双运算局部方向模式（DOLDP）的人脸识别方法。首先, 将图像3 pixel×3 pixel邻域像素灰度值与8个Kirsch模板算子卷积, 得到8个方向的边缘响应值; 然后, 将近邻边缘响应值按照逆时针方向分别作差和作和, 得到两组8个方向的边缘响应差值和和值, 将两组边缘响应值取绝对值, 取各自最大值的方向编码成一个二位八进制数, 构成DOLDP码。在YALE、ORL、AR和CAS-PEAL人脸库上的实验结果表明：该方法将和值空间和差值空间人脸特征信息结合, 取得了更好的识别效果; 和值空间人脸特征信息较强度空间起到了平滑作用, 对光照、表情、遮挡等情况表现出更强的稳健性。

基于PNN神经网络的调制方式识别算法的matlab仿真 %2FSK y_2FSK = func_2FSK(N0); %4FSK y_4FSK = func_4FSK(N0); %BPSK y_2PSK = func_2PSK(N0); %QPSK y_4PSK = func_4PSK(N0);

SupPlate车牌识别已经完完全全实际应用13年的时间。 可识别各种大陆的车牌，包括蓝牌和黑牌，黄牌和白牌，其中黑牌可识别港、澳车牌；黄牌可以识别单排黄色车牌，大型车后车牌和摩托车牌；白牌可以识别包括警车，武警车牌和军车。 车牌识别有以下几大特点： (1):对图像质量要求不敏感：即使图片中车牌处于背光、泛白的情况下(术语对比度低) ,或者车牌字符出现断裂、遮挡、有污渍、模糊、掉漆等等情况，本车牌识别都可较好的识别出来； (2):对图像大小格式要求不严格：可以识别任意大小的图片，在默认参数下车牌字符高度在6～60的范围内，均可识别，对施工要求不高； (3): 识别速度快：在P4 2.0 ,512M 机器下768*288图片识别时间不超过50毫秒,如果针对移动实时的可小于30毫秒。 (5):可识别高清晰图片，最大可以获取4个车牌号码。识别500万象素的图像,不超过300毫秒.

提出了通过改进型中值滤波去除噪声,使用QR码符号特性定位并对倾斜图像进行旋转等,用于提高条码的正确识别率.

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