支持向量机是统计学习方法，正成为当今研究的热点，支持向量机在模式识别和文本分类等方面获得了极大的成功，分类的准确率很高，用支持向量机的方法处理一些二值图像和灰度图像，能获得较好的统计结果，从中摸索出了一种特征向量集的选取方法，讨论了判断结果优劣的标准，比较了支持向量机方法与其他方法得到的结果，得出了重要结论：用支持向量机识别图像的边缘具有非常优异的统计性能。

对于指纹的特征提取包含几个步骤，脊线增强、脊线分割、脊线细化、细节点检测和细节点验证，本次大作业需要针对已经增强的指纹图片进行后续几个步骤，通过多种形态学算法进行分割、细化、细化后处理，找到其中的端点和分叉点，而指纹周边的伪细节点需要被去除。

EEG-Emotion-classification-master_merelyts3_said63o_songc4x_DEAP情绪识别_DEAP数据集下载_源码.rar

毕业设计基于Opencv的车牌识别系统 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会发现，车牌字符识别，可能存在误差，尤其是第一个中文字符出现的误差概率较大。 - 版本：python3.7.3，opencv4.0.0.21，numpy1.16.2，tkinter和PIL5.4.1.

代码附数据集加载方式，文档包括案例完整流程：DNN/CNN结构设计、模型参数保存、断点续训、acc/loss可视化过程，最好一次epoch的模型参数保存。

基于Altera FPGA开发板实现了搭载有软核的车牌实时识别系统。 全国大学生集成电路创新创业大赛。 ARM 片上系统设计挑战赛。 本系统通过 Verilog 在硬件平台实现车牌识别算法。测试识别正确率均在 95%以上，且平均正确率为 98.5%。

语言：MATLAB—交通标志自动识别设计（自动定位，分割，识别，方法模板匹配，可sift，svm等方法，带界面，详细步骤和解析）

本系统具有友好的用户操作界面，可以对车牌识别进行结果的展示，通过界面对车牌识别进行分析。 基于 CNN+Yolo 的车牌识别是一种先进的计算机视觉技术，它可以自动识别道路上的车辆并记录下车牌信息。该技术结合了深度学习和目标检测算法，具有高准确性和高效性。 在该技术中，CNN 是一种用于图像分析的深度学习算法，它可以对图像进行自动分类和识别。Yolo 是一种目标检测算法，它可以在图像中自动检测出目标并给出其位置和大小。这两种算法的结合使用可以实现高效的车牌识别。 在实现过程中，首先需要对图像进行预处理，包括去噪、图像增强和尺寸归一化等步骤。接着，使用 CNN 算法对图像进行特征提取，并将其与训练数据进行比对，从而识别出车牌的位置和类型。同时，使用 Yolo 算法对车牌进行精确定位和检测，以确保车牌的完整性和准确性。 该技术的应用场景广泛，例如智能交通系统、停车场管理、安防监控等。在未来，随着计算机视觉技术的不断发展和完善，基于 CNN+Yolo 的车牌识别技术将会得到更广泛的应用，为人们的生活带来更多的便利。同时，该技术还可以应用于车牌的伪造和篡改检测，有助于保障交通安全和社会稳定。

MATLAB课题： 人体行为姿态识别

基于ARM 的语义识别开发。很详细的教程和目录