SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别.zip

有关农作物各种病害的数据集，用于训练农作物病害识别模型。帮助农夫更好的种植。

杨小军, 杨兴炜, 曾 峦, 刘文予. 基于轮廓关键点集的形状分类[J]. 南京大学学报(自然科学版), 2010, 46(1): 47-55. [.pdf ], [MATLAB code] 形状分析是计算机视觉领域的经典问题,目前已有大量关于形状分类问题的研究.但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力.提出一种利用轮廓关键点集(contour critical point sets,CCPS)进行形状分类的新方法.轮廓关键点的特征用其inner-distance形状上下文(IDSC)表征.关键点的inner-distance形状上下文不仅表征形状的局部特征,也反映其全局特征,这种局部点的全局特征信息对遮挡、非线性失真等有良好的鲁棒性.巧妙地构造关键点的特征向量后,对形状轮廓关键点集、形状类、和全体形状样本建模,进行三级的贝叶斯分类.形状类模型使得可以利用同一类中的不同样本的不同关键点对输入形状进行识别.实验结果表明,这种基于视觉部分的全局特征,三级的贝叶斯分类方法对非线性失真、类内变异、结构变化、遮挡等具有良好的鲁棒性.文中的方法在Kimia形状数据库上达到100%的分类精度,并且分类所有108个测试形状仅需要8s,是目前已知最好的分类性能.在广泛使用的MPEG-7形状数据库上,也能达到满意的分类结果.

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2017全国大学生电子设计竞赛B题一等，使用stm32f1，ov7725摄像头图像处理。带显示屏显示程序，步进电机 ，pid控制

USPS数据集包含0-9十个数字的28*28的图片，通道数为1，可以用于迁移学习，图像识别等。

:随着自动化管理水平的提高,在图书管理方面也都采用了计算机自动识别技术来代替传统的人眼识 别、手工记录的操作方式。而神经网络具有较好的抽象分类特性,本文就利用BP神经网络识别图书编号,获得了 较高的识别率.

tensorflow训练cifar-10数据集的训练源码，有详细的代码解释以及实验结果图。

对抗学习，用于网络上的图片检测的对抗，对抗NPC的检测

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