C++11
项目平台：Microsoft Visual Studio 2015
计算机视觉库：Opencv 3.2+opencv-contrib V3.1 cmake3.8.1
项目以数字图像处理和机器学习为基础，以1485张图片组成的原始数据集为出发点，研究了从原始图片集中得到用于分类器训练的数据集；针对车牌区域特点和输入图片的特点，提出了四种不同的车牌区域提取方法，经过校正后得到车牌区域候选；参考自然场景下的文本检测方法和车牌中的字符分布特点，对车牌候选区域提取改进的最大稳定极值区域，通过使用非极大值抑制和区域校正得到字符候选人，通过字符判断分类器和字符搜索，实现非车牌区域的滤除和车牌区域7个字符的提取，其中字符判断使用基于20个描述性特征的支持向量机实现；通过使用金字塔梯度方向直方图特征得到了用于数字和字母识别的三层BP神经网络模型，定义了10层的卷积神经网络模型MyLeNet实现汉字的识别；搭建和编写了一个完整的工程项目，该项目整合了研究过程中的所有方法的程序实现，可以对数据集进行操作也可实现单张图片的自动识别，体现了端到端和数据驱动的思想。
包含设.计和论.文，
2022-04-25 16:05:33
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之前的以此组会，老师让讲一下支持向量机SVM的基本知识，就做了一个ppt介绍。
里面主要软硬间隔，对偶相关的知识
2022-04-23 22:05:21
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适用多数matlab版本的安装，自己实际安装了，在此期间遇到不少问题，一并在文件中进行了汇总，让多数入门者不再被Libsvm的安装和使用困扰
2022-04-23 14:05:30
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提出了一种利用支持向量机改进的朴素贝叶斯算法——TSVM-NB算法。首先利用NB算法对样本集进行初次训练，利用支持向量机构造一个最优分类超平面，每个样本根据与其距离最近样本的类型是否相同进行取舍，这样既降低样本空间规模，又提高每个样本类别的独立性，最后再次用朴素贝叶斯算法训练样本集从而生成分类模型。仿真实验结果表明，该算法在样本空间进行取舍过程当中消除了冗余属性，可以快速得到分类特征子集，提高了垃圾邮件过滤的分类速度、召回率和正确率。
2022-04-22 11:54:45
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：将核学习方法的思想应用于K-均值聚类中，提出了一种核K-均值聚类算法，算法的主要思想是：首先将原空间中待聚类的样本经过
一个非线性映射，映射到一个高维的核空间中，突出各类样本之间的特征差异，然后在这个核空间中进行K-均值聚类。同时还将一种新的核
函数应用于核K-均值聚类中以提高算法的速度。为了验证算法的有效性，分别利用人工和实际数据进行K-均值聚类和核K-均值聚类，实验结
果显示对于一些特殊的类分布数据，核K-均值聚类比K-均值聚类具有更好的聚类效果
2022-04-21 23:18:38
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