物流人工智能_机器学习

物流人工智能_机器学习

物流人工智能_机器学习

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字符分割和字符识别项目，包含项目收集数据集和cnn模型，以及项目的说明资料 项目语言：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 源码编译 SVM: Libsvm ANN： Opencv CNN: Caffe 该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，研究了如何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全局特点，提出了四种不同的可能的车牌区域提取方法，经过校正后得到车牌区域候选人；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。

信息技术基础（WPS Office版）

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针对目前发票自动分类方法对发票类型分类准确率不高的问题，提出了一种改进的AlexNet网络对发票类型进行快速高效的自动识别方法，在AlexNet的基础上对其参数进行改进，在大型数据集ImageNet上对网络进行训练，将训练好的AlexNet网络前五层作为特征提取器，对AlexNet提取的特征进行分类识别，最后在实验中采用不同的交叉验证方法，并与改进前的AlexNet网络分类结果进行比较。结果表明，提出方法的准确度达到98％的分类精度，高于传统AlexNet分类器的85%。目前系统已开始试用，并且性能稳定，满足了发票系统的业务需要。

最新（2013年春）一期的Coursera 机器学习课程 Machine Learning Andrew Ng Stanford 讲义合集 lectures 是我在跟进课程学习时候下载的，非常好的课程和讲解，的确很有收获。 希望能够对大家有用。

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