Android名片识别源码.zip

Android 二维码识别源码.rar

Spire.OCR 中文识别源码示例，含本地支持库文件

易语言数字图片识别源码

基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别源码+检测数据集，已获高分通过项目。内附文档说明等等资料。 数据集： 共约364万张图片，按照99:1划分成训练集和验证集 数据利用中文语料库（新闻 + 文言文），通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成 包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符 人工智能综合实践课程设计工程项目。 本项目基于文本检测，文本识别算法以及Transformer模型和pyttsx3库实现文本识别到翻译再到输出的任务。 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别，已获高分通过项目。内附文档说明等等资料。 人工智能综合实践课程设计工程项目。 本项目基于文本检测，文本识别算法以及Transformer模型和pyttsx3库实现文本识别到翻译再到输出的任务。 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别

两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。 两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。 两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。 两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。 两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。 两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。 MATLAB 数字图像处理 2017-》

基于卷积神经网络端到端的SAR图像自动目标识别源码。 端到端的SAR自动目标识别：首先从复杂场景中检测出潜在目标，提取包含潜在目标的图像切片，然后将包含目标的图像切片送入分类器，识别出目标类型。 目标检测可以用经典的恒虚警率（CFAR）,为了展现全卷积网络对于目标检测仍有良好的效果，选择采用两级全卷积网络，第一级用于目标检测，第二级用于目标分类。 采用MSTAR大场景数据集，尺寸为1476×1784，如下图所示： 由于大场景数据不包含目标图像，所以将许多大小为88×88像素的目标嵌入场景中，因为目标和场景都是同一个机载SAR系统获取的，标准工作条件（SOC）下的SAR图像，成像分辨率都是0.3m，所以可以手动添加目标到大幅场景中，目标切片和添加后的大场景如下图所示：

该课题为基于Matlab的神经网络汉字识别系统。是用bp神经网络。带有一个人机交互界面，输入测试图片，进行预处理，读取隐含层等信息，进行信息识别的输出。

BandMyo数据集 这是BandMyo数据集，用于基于sEMG的手势识别。 BandMyo是一个基于sEMG的手势识别数据集，其前臂上戴着一个Myo臂章。 如图15所示，它包含15个静态手势。 招募了六名受试者进行数据收集，其中包括四名男性（21-26岁）和两名女性（23-25岁）。 在数据收集过程中，对象会在视频指导下执行所有15个手势，并同时记录sEMG信号。 完成15个手势后，对象将脱下设备并稍作休息。 随后，他/她再次拿起设备并重复之前的步骤。 最后，此过程重复8次，每次重复都是由主体在不同情况下做出的。

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