基于msp430的简易图像识别系统的设计

用C++编写的动物识别系统，界面用MFC编写。

亦思验证码识别系统　（破解版）　 亦思验证码识别系统（enjoy-soft.cn）是用于识别的系统性软件，其用途广泛，适用于各类验证码识别，本地图片识别，车牌号码识别，汉字文字识别等领域，拥有识别库体积小，识别速度快，准确率高，操作简便，调用方便，高效率制作等特点。自发布以来，就受到很多用户好评，被国内各大知名软件网站相继收录。 　　支持调用语言： 　　支持C#、 VB.Net、 VB、 VC、 Delphi、 C++Builder、JAVA、VFP、Python、易语言等各种编程工具调用。 　　识别系统作用： 　　(1) 提高软件档次：能自动处理验证码的软件，不但软件销售价格更高，而且销量也会大大提升。并且可以作为很好的宣传亮点。 　　(2)减少开发周期：亦思验证码识别系统能很轻松的识别各类验证码，即使验证码变动，也可以只修改少量部分就可以识别一个全新的验证码。 　　(3)方便的调用接口：标准DLL调用接口，命令行调用模块，多种调用方式，满足您的不同需求。 　　可识别种类： 　　51拉统计站、PC蛋蛋、凤凰网、久游网、征途、搜狐游戏充值、Discuz论坛、当当网、华声论坛、可乐吧、淘宝网、新浪论坛、支付宝、NBA中文网、动网、经济博客网、荣昌科技、万网、信天游、中国站长站、搜狐博客、如意付、chinamobile、moneybookers、投票调查网、完美充值、新浪爱问、盛大冲值、5173、九城、搜狐、金山充值、英雄之门、网易、中文识别、教育网、电玩巴士、CSDN、久游、163邮箱、新浪邮箱、新浪博客等。 　　识别系统使用方法： 　　识别库制作步骤：输入验证码图片地址-->选择滤镜-->选择分割方式-->选择识别模式-->批量制作-->发布 　　主要功能及应用： 　　1.菜单栏：主要是负责项目的新建、添加、删除、发布等操作。 　　2.模式区：在此设置分割和识别模式，并根据相应情况设置好参数。 　　3.制作区：负责识别库的制作。 　　4.视图区：用于显示验证码图片。 　　5.滤镜区：进行滤镜处理。 　　6.底部提示：部分的操作过程中，底部会出现相应的字符提示，以帮助操作。 　　识别系统更新记录： 　　3.2.2更新记录： 　　更换内核引擎，提高速度和稳定性 　　3.1更新记录： 　　添加滤镜去色同功能,添加界面收放功能 　　略微提高处理速度,优化程序稳定性 　　修正部分细节 　　3.0更新记录： 　　减少特征库数，在原基础上减少30%-50% 　　大大提高识别准确率,在原基础上提高20%-30% 　　略提升验证码处理速度

本课程为基于MATLAB的人脸定位识别系统。亮点：GUI可视化界面+库外人脸识别+语音播报+人脸定位【非直接人头的对比】+可实际人脸做测试。流程：人脸样本采集——人脸训练——人脸定位分割——人脸识别——信息输出，同时显示识别时间和语音播报识别结果。跟传统利用ORL或者YALE人脸库的人脸识别对比，独具一格，别出心裁，可利用学员自己身边人脸图像测试，增加真实性，同时配12000字体的技术文章。该学习，你可以得到：源码一套+GUI界面+1.2万字体lun文一篇+算法人工讲解。秒K无售后+额外乱收费+无讲解的下载搬运工中介二道贩子！

本文主要是基于射频识别技术设计智能安全识别系统，整个设计主要由射频收发模块NRF24L01和单片机MSP430控制系统组成。射频接收模块（读卡器）可以在感应范围内正确接收到发送模块（电子标签）发出来的信息，感应距离约5m。通过读卡器和标签之间的通信，达到对各个电子标签的管理。本文首先给出了系统设计方案，选择了适合本系统特点的硬件设备；然后根据设计方案，进行了系统硬件构成和软件部分的设计：最后，总结系统开发中的问题，并讨论了系统进一步改进研究。

一个人工智能神经网络BrainNet源代码及完整的示例教程(并实现一个简单的手写文字检测与识别系统)

生物识别系统是一种重要的基于模式的识别系统，广泛应用于各个部门，用于使用各种生物识别特征对人类进行身份验证。 使用任何仅具有单一生物特征的生物特征认证系统可能不够准确，无法以最大的灵敏度和生产力提供所需的结果。 几种生物特征，例如指纹、手掌静脉识别、手掌、手几何、虹膜识别、用于验证用户身份的DNA。 从各种生物特征来看，指节纹（FKP）和虹膜具有细腻、丰富的质感。 FKP和iris也有稳定的特性，很少被中间人破解。 因此，所提出的系统在分析各种应用中的身份验证时使用 FKP 和 Iris 作为生物特征。 Finger Knuckle 印花和 Iris 中出现的纹理图案在将两种图案组合在一起时将变得非常独特。 FKP 和 Iris 图像使用 Gabor 滤波器进行预处理，并使用感兴趣区域的边缘方法分割精确区域。 在主成分分析的帮助下，从提取的区域中提取不同的特征。 两个提取的特征都在分数级别融合。 最后在神经模糊神经网络（NFNN）的帮助下进行匹配。 使用从 PolyU FKP 数据库和 CASIA Iris 数据库中提取的双重属性来评估性能。 建议设计的有用性是根据错误接受率 (FAR)、错误拒绝率 (FRR)、等错误率 (EER) 和准确性来衡量的。

两套MATLAB车牌识别系统源代码 带了车牌的图片 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。

基于VB和MATLAB的常用电气符号自动识别系统.pdf

为方便人脸表情识别相关研究者参考，这里将前面博主的原创本文：《人脸表情识别系统介绍——上篇》(链接：https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/91347164)中的技术实现写成了技术论文的形式分享。提供完整的可编辑Word版文件（文件中公式及所贴代码均可编辑、图片高清、格式规范），通过Word转的PDF也在压缩包中。论文截图请见本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/121048790