图像模式识别 vc++技术实现 源码图像模式识别 vc++技术实现 源码
2023-03-28 16:09:37 624KB 图像 模式识别 vc++ 技术实现
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手写字符的识别是任何模式识别问题中最重要的任务。 在本文中,我们讨论了一种使用神经网络和欧几里德距离度量来识别手写字符的方法。 首先神经网络经过一个学习阶段,然后网络被用来识别未知的手写字符。 对于不匹配的手写字符,使用欧氏距离度量来提高识别率。
2023-03-28 14:33:16 114KB character patterns neural
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chan算法matlab代码FusionNet 使用网络摄像头进行非接触掌纹和手指纹理识别 使用网络摄像头进行非接触掌纹和手指纹理识别的演示源代码。 代码中使用的算法基于论文: A. Genovese, V. Piuri, F. Scotti, and S. Vishwakarma, "Touchless palmprint and finger texture recognition: A Deep Learning fusion approach", in Proc. of the 2019 IEEE Int. Conf. on Computational Intelligence & Virtual Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA 2019), Tianjin, China, June 14-16, 2019, pp. 1-6. ISBN: 978-1-5386-8344-6. DOI: 10.1109/CIVEMSA45640.2019.9071620 项目页面: 大纲: 源代码: 引
2023-03-28 00:31:50 1.41MB 系统开源
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matlab非接触式掌纹识别
2023-03-28 00:25:03 94KB matlab
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针对煤矿生产区域的监控视频较为模糊且人员行为类型复杂,常规行为识别方法的准确率较低的问题,提出了一种基于动态注意力与多层感知图卷积网络(DA-GCN)的煤矿人员行为识别方法。采用Openpose算法提取输入视频的人体关键点,得到3个维度、18个坐标的人体关键点信息,降低模糊背景信息的干扰;通过动态多层感知图卷积网络(D-GCN)提取人体关键点的空间特征,通过时间卷积网络(TCN)提取人体关键点的时间特征,提高网络对不同动作的泛化能力;使用动态注意力机制,增强网络对于动作关键帧、关键骨架的注意力程度,进一步缓解视频质量不佳带来的影响;使用Softmax分类器进行动作分类。通过场景分析,将井下行为分为站立、行走、坐、跨越和操作设备5种类型,构建适用于煤矿场景的Cumt-Action数据集。实验结果表明,DA-GCN在Cumt-Action数据集的最高准确率达到99.3%,最高召回率达到98.6%;与其他算法相比,DA-GCN在Cumt-Action数据集和公共数据集NTU-RGBD上均具有较高的识别准确率,证明了DA-GCN优秀的行为识别能力。
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文中分别以板球系统和PID算法作为控制系统和控制方法,旨在研究在自动控制领域,利用机器视觉手段采集图像数据的速度和精度能否满足系统高精度控制的需求,采用控制变量法对图像采集频率、图像颜色阈值等参数进行调节,计算图像矩获取板球位置,得出各给定参数在合适范围内时,机器视觉的手段能够满足板球在平板上的位置高精度控制的数据采集需求的结论。
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一种基于卷积神经网络的信号调制方式识别方法.pdf
2023-03-27 21:34:37 2.34MB
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数字识别是扫描文档并将其转换为电子格式的过程中必不可少的元素。 在这项工作中,正在提出一种新的多像元大小(MCS)方法,以利用定向梯度直方图(HOG)特征和基于支持向量机(SVM)的分类器对手写数字进行有效分类。 基于HOG的技术对在相关特征提取计算中使用的像元大小选择很敏感。 因此,一种新的MCS方法已用于执行HOG分析和计算HOG功能。 该系统已经在基准MNIST手写数字基准数据库上进行了测试,使用独立测试集策略已达到99.36%的分类精度。 还使用10折交叉验证策略对分类系统进行了交叉验证分析,并且获得了10折分类精度为99.26%。 所提出的系统的分类性能优于使用复杂过程的现有技术,因为在特征空间和分类器空间中使用简单的操作已达到了同等或更好的结果。 该系统的混淆矩阵图和接收器工作特性(ROC)图显示了所提出的基于MCS HOG和SVM的新型数字分类系统的优越性能。
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开发环境: Windows 64位操作系统 开发工具:Myeclipse+Jdk+Maven+Tomcat+MySQL数据 库
2023-03-27 15:33:42 14.97MB java Mysql 毕业设计
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MATLAB车牌识别[停车场管理,计费],依托于车牌识别,是在车牌识别上面做的一个改进,分汽车入库和汽车出库两个模块,分别进行车牌识别,计算时间,判断是不是库外车牌,以及停车位计数等等。是一个不错的选题。如果你是新手学习,请多点耐心。
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