基于PNN神经网络的调制方式识别算法的matlab仿真 %2FSK y_2FSK = func_2FSK(N0); %4FSK y_4FSK = func_4FSK(N0); %BPSK y_2PSK = func_2PSK(N0); %QPSK y_4PSK = func_4PSK(N0);

用于车牌识别、车牌检测，数据集已标好。 图片是全jpg格式，标签是polygon多边形目标框的json格式，四个点分别在车牌的四个角，贴合不同角度的车牌。 数据集一张一张人工过滤掉不清晰图片、处理有歧义区域，可直接进行字符识别。 若需要不同格式的标签可以私信我进行转换，如果需要rectangle矩形目标框的json格式也可以私信我转换。

交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直属于热点研究问题，改进的优化算法不断地被提出。我们以[CCTSDB](https://github.com/csust7zhangjm/CCTSDB)数据集为例，用YOLOV5算法做交通标志识别。中国交通标志检测数据集(CCTSDB，Chinese Traffic Sign Detection Benchmark)由长沙理工大学 综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队制作完成。 目前的标注数据只有三大类：指示标志、禁止标志、警告标志。

手语是听力障碍人士交流的媒介。 它使用手势而不是声音来传达意义。 它结合了手的形状、手、手臂或身体的方向和运动、面部表情和唇形来传达信息。 不同类型的项目是针对聋哑人、听力障碍的人进行的。 提出了一种用于手语识别的具有计算机人机界面的系统。 但是该项目存在全国范围内的差异。 该项目的主要思想是设计一个系统，用于在任何公共场所与外界进行交流，从而无需在公共场所进行口译。 在那个项目中，我们需要以数字符号的印度手语为数据库形式的孤立图像。 普通相机可用于获取此数字符号。 主成分分析 (PCA) 用于预处理，其中删除冗余和不需要的数据。

tensorflow人工智能demo 可以检测人脸 和抽烟打电话 车道线 骨架识别 行为识别

针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97%以上。

语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。

• 这是一个基于spring boot + opencv 实现的项目 • 贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点 • 以学习交流为目的，代码注释超多，文档也在逐步完善 • java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；拥有完整的训练、检测、识别过程的开源项目更是少之又少！！ • 本人目前也正在学习图片识别相关技术，代码及文档持续更新中，大牛请绕路 包含功能 • 蓝、绿、黄车牌检测及车牌号码识别 • 网上常见的轮廓提取车牌算法JAVA实现 • hsv色彩分割提取车牌算法JAVA实现 • harrcascade特征识别算法 JAVA实现 • 基于svm算法的车牌检测训练JAVA实现 • 基于ann算法的车牌号码识别训练JAVA实现 • 人脸检测 接下来将实现人脸识别 • 图片工具: 目前实现了HSV色彩切割，后续将添加更多使用的图片处理工具，用于辅助算法优化 • 证件文字识别

MCS模式识别

低质量人脸数据集中的识别具有挑战性，因为面部属性被遮挡和退化。基于边缘的损失函数的进步导致了嵌入空间中人脸的可辨别性增强。此外，先前的研究已经研究了自适应损失对错误分类（硬）示例赋予更多重要性的影响。在这项工作中，我们在损失函数中引入了自适应性的另一个方面，即图像质量。我们认为强调错误分类样本的策略应该根据它们的图像质量进行调整。具体来说，简单或困难样本的相对重要性应基于样本的图像质量。我们提出了一种新的损失函数，它根据图像质量强调不同难度的样本。我们的方法通过使用特征规范来近似图像质量，以自适应边缘函数的形式实现了这一点。大量实验表明，我们的方法 AdaFace 在四个数据集（IJB-B、IJB-C、IJB-S 和 TinyFace）上的人脸识别性能优于最先进的 (SoTA)。