人工智能专家动物识别系统，毕业论文。包括详细的关键步骤。规则集，推理集等模块。

1. 内容: 结合第五章内容, 以动物识别系统(或货物袋装系统)为例,实现基于规则的系统构造实验.6学时。 2. 要求: 1〉 根据输入的规则,正确地识别所能识别的动物。 2〉 能完成正向和/或反向推理 我们假设计算机的视觉系统可以识别毛发、羽毛、奶、犬齿、爪、蹄、颜色等等基本的事实。

iOS平台应用详解：《Siri:I,robot! Siri语音识别系统详解》 | iOS DevCamp 话题简介：Siri是苹果公司发布的广受关注的iOS平台应用，它不仅仅是一套语音识别系统，更重要的是其用户意图分析与智能识别机制。本讲座将深入分析Siri的技术原理，讲解其系统架构、语音识别系统、活跃本体、执行系统、服务系统以及输出系统等重要构成模块，使大家了解如何构造类似的智能应用。 讲师介绍：张俊林，中科院软件所博士、《这就是搜索引擎：核心技术详解》作者，现为新浪微博研发人员，从事自然语言处理、搜索技术、推荐系统以及机器学习方面的研发工作。

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基于深度学习的自动驾驶汽车交通标志识别 科技栈 带有Python 3.7.7 64位的Anaconda环境 Jupyter笔记本 图书馆-Keras，TensorFlow，Scikit-Learn，Scikit-Image，OpenCV，Pandas，Numpy，Matplotlib，TKinter，PIL 介绍 交通标志识别（TSR）是任何自动驾驶系统的基本组成部分。 在不久的将来，移动性依赖于这样的系统，以在包括人和其他自动驾驶车辆的交通中进行安全导航。 该项目的主要目标是设计和开发一个健壮且计算轻便的模型，以准确分类道路上的交通标志。 在该领域的现有技术中，很大一部分使用了计算机视觉和分类的常规方法。 另一方面，该项目利用深度卷积神经网络（CNN）来实现高分类精度，同时易于部署在汽车硬件上。 TensorFlow和Keras将构成分类模型的基础架构。 该项目使用的数据集是可在Ka

基于MATLAB的车牌识别系统，带GUI，本地图库大概30张图片，识别准确率85%左右。

车牌识别系统源代码 本公司主要从事车牌识别算法开发，在车牌识别这行有一定知名度，有成熟的标清车牌识别源代码出售，并附源代码文档说明及VC++、BCB、VB、Delphi、C#等开发包。在市场有五年应用成功案例，代码具有极高商业价值。 源代码不含第三方控件或LIB，核心算法是C语言开发，基于VC6.0封装的DLL或OCX控件，基于Windows\Linux平台。 也可以移植到DSP平台，也可以我方出技术，投资方出资45W以上。车牌识别系统源代码需要有开发能力，对车牌识别很熟悉，有经济实力的公司。产品用在高速公路卡口、电子警察、收费站、智能停车场等众多需要车牌识别的领域。 开发环境：VC60软件功能如下： 1）全天候识别 （晴天、雨天、白天、夜晚...） 2）自动识别无严重污染的汽车牌照中的汉字、字母和数字部分； 3）自动识别汽车牌照的底色 (黄、黑、蓝)； 4）具有识别训练功能，可适应不用的应用环境，提高识别效果。 5）识别速度：< 200 ms； 6）识别率：整牌照识别率大于 97% 7) 如不需要源码，可提供成熟的车牌识别SDK开发包，开发端口，支持多种语言，便于应用软件集成。 技术指标： 识别时间95%。 汉字识别正确率>95%、字符位识别率大于>95%、全车牌识别正确率>90%。 支持各种车牌识别：民用车牌(92式)、民用货车尾牌(双行)、民用车牌(2002个性化)、警车车牌、武警车牌、军用车牌(2004式)。 在可见光成像条件下车牌颜色（蓝、黄、黑、白）识别正确率>95%。 能够识别行驶速度可达200km/h高速行驶的车辆的车牌 。 支持视频自动触发及物理触发车辆检测 。 支持PCI、USB2.0、IEEE1394等接口的视频采集设备。 输出车辆照片、车牌照片、识别结果、车牌颜色、二值化图像 本车牌识别软件可以嵌入停车场管理系统，治安卡口，超速抓拍，电子警察，公路收费管理系统，地磅称重车牌识别系统，码头集装箱号码识别系统。如有需要，请电话或QQ联系洽谈。 咨询电话：13728687572罗经理 QQ：1713614711（备注：车牌识别）

本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作,内有源代码和全部论文资料

该文档描述了一个基于LBP的树叶识别系统的实现。主要用到图像方面的知识。

计算机人脸识别技术是近20年才逐渐发展起来的，是模式识别中的一个前沿课题，近年来更是成为科研热点。它利用计算机分析人脸图像，今儿从中提取出有效信息，用来辨认身份。PCA方法由于其在将为和特征提取方面的有效性，在人脸识别领域得到了广泛应用。PCA方法的基本原理是，利用K-L变换抽取人脸的主要成分，构成特征连空间，识别时将测试图像投影到此空间，得到一组投影系数，通过与各个人脸图像比较进行识别。本次设计基于MATLAB环境进行编程，使用ORL数据库的人脸样本集，利用特征脸方法进行识别，最后对结果进行分析，给出识别的准确率。