以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

语音识别作为信息技术中一种人机接口的关键技术,具有重要的研究意义和广泛的应用价值。介绍了语音识别技术发展的历程,具体阐述了语音识别概念、基本原理、声学建模方法等基本知识,并对语音识别技术在各领域的应用作了简要介绍。

通过使用本代码，你可以在32上实现手势识别

指纹的总体特征-三角点 三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。

请依据“模式识别原理”课程所讲述的内容，基于不同的分类思想自行选择 设计两种分类算法，编写程序对所给出的Iris数据集和手写字符图像数据集Mnist 进行分类（每个数据集用一种算法分类即可）。分析所设计分类器在 Iris 数据集 和手写字符图像数据集上的分类效果，根据实验结果比较分析两种分类器的优缺 点

TCS230颜色识别原理图.doc

厦门大学智能语音实验室 洪青阳老师 语音识别：原理与应用 课件pdf

虹膜识别原理　　虹膜中包含丰富的色素细胞，当外部光线照射到眼睛上时，由于不同人的色素细胞对光有不同的吸收率，使得虹膜呈现不同的颜色。从识别的角度来说，虹膜的颜色信息并不具有广泛的区分性，那些相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等形状的细微特征才是虹膜性的体现。这些细微特征在彩色图像和灰度图像中是一致的，因此一般采用灰度图像进行虹膜识别的研究。　　虹膜识别技术的基本步骤为（如图3-1所示）：　　（1）图像采集，用于获取虹膜图像；　　（2）虹膜图像预处理，进行虹膜内外边缘定位、归一化和图像增强等；　　（3）特征提取，得到虹膜纹理的特征编码；　　（4）特征匹配，将提取的虹膜特征编码与特征模板

基恩士 OCR 识别原理介绍

OpenCV人脸识别原理