注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. vc++数字图像识别技术经典案例 光盘源码

  2. 第1章　数字图像与图像处理　1 1.1　数字图像相关概念　1 1.1.1　数字图像　1 1.1.2　图像处理　2 1.1.3 　图像识别　2 1.1.4　图像理解　3 1.2　图像的获取、显示与表示　3 1.2.1　图像的获取　3 1.2.2　图像显示　4 1.2.3　图像表示　4 1.3　数字图像处理系统的基本组成结构　9 第2章　相关的图像处理技术　10 2.1 　图像分割技术　10 2.1.1　阈值与图像分割　10 2.1.2　梯度与图像分割　11 2.1.3　边界提取与轮廓跟踪　11

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-12
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：girl198728

  1. 图像识别导论(程民德)

  2. 图像识别\图像识别导论（程民德）.pdf

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-30
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：lirongrong1224

  1. 模式识别 人脸检测 课程论文

  2. 当计算机实现了模式识别的方法，并形成一个系统时，称为模式识别系统。模式识别系统主要由数据获取、信息预处理、特征提取和选择、分类决策、结论分析几个主要部分组成（见图1）。数据获取是指通过外部设备（如声音采集器、摄像机、照相机等）采集需要分析处理的原始数据的过程。信息预处理包括降噪、二值化等过程，对采集的图像或声音等原始数据进行初步的处理，减小数据量和数据维数，为以后的进一步分析打好基础。特征提取和选择，根据我们需要的信息提取关键的部分。例如，车牌号的识别，需要找到图像或视频中车牌号所在的位置，保

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-16
    • 文件大小：331kb
    • 提供者：ShangYT

  1. 数字识别系统源代码，数字识别系统源代码

  2. 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。 具体步骤为

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-01-19
    • 文件大小：196kb
    • 提供者：yimatong1010

  1. 数据图像五个实验的结果

  2. 数据图像实验结果 实验一 　图像处理软件集成环境介绍/图像的输入输出 ………………………33 实验二 　图像增强处理 …………………………………………………………34 实验三 图像的几何纠正 …………………………………………………………37 实验四 　图像的频域变换 …………………………………………………………38 实验五 　图像的分割 ………………………………………………………………41 实验六 　模式识别 ……………………………………………………………42

  3. 所属分类：Microsoft

    • 发布日期：2011-06-30
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xinghe5168

  1. 《数字图像处理技术》实验指导书

  2. 《数字图像处理技术》实验指导书 实验一 　图像处理软件集成环境介绍/图像的输入输出 ………………………33 实验二 　图像增强处理 …………………………………………………………34 实验三 图像的几何纠正 …………………………………………………………37 实验四 　图像的频域变换 …………………………………………………………38 实验五 　图像的分割 ………………………………………………………………41 实验六 　模式识别 ……………………………………………………………42

  3. 所属分类：Microsoft

    • 发布日期：2011-06-30
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：xinghe5168

  1. 图像模式识别 案例二

  2. 图像模式识别－VC++技术实现 经典案例二 源码 绝对实用

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-07-01
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：OceanRay1230

  1. 条形码的识别，图像处理，模式识别

  2. 对手机拍摄的图片进行灰度化，滤波，自适应二值化，然后进行条形码的识别，最后进行网络链接

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-08-08
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：caohuamei01

  1. 图像二值化源码VC

  2. 图像二值化源码VC,图像分割是模式识别研究中的一个重要研究内容。图像分割的是将数字图像分割成互不相交的区域的过程，其目的是将目标与背景分离。阈值图像分割是通过选择灰度门限，将图像量化等级减至两级，从而实现图像分割。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-09-22
    • 文件大小：19kb
    • 提供者：kmusttongxin

  1. 模式识别之人脸识别

  2. 基于主成分分析改进算法实现二维图像人脸识别

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-10-03
    • 文件大小：657kb
    • 提供者：hkxian

  1. VC++数字图像处理与工程应用

  2. 第1章　数字图像与图像处理　1 1.1　数字图像相关概念　1 1.1.1　数字图像　1 1.1.2　图像处理　2 1.1.3 　图像识别　2 1.1.4　图像理解　3 1.2　图像的获取、显示与表示　3 1.2.1　图像的获取　3 1.2.2　图像显示　4 1.2.3　图像表示　4 1.3　数字图像处理系统的基本组成结构　9 第2章　相关的图像处理技术　10 2.1 　图像分割技术　10 2.1.1　阈值与图像分割　10 2.1.2　梯度与图像分割　11 2.1.3　边界提取与轮廓跟踪　11

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-08
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：c03424

  1. Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践工程源代码

  2. 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：a121649982

  1. 指纹模式识别系统算法及实现源码

  2. 指纹模式识别系统的源代码,c++实现, 指纹模式识别系统算法及实现源码.

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-11-19
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：hutianxi1129

  1. VB人脸识别技术

  2. VB人脸识别技术 模式识别技术应用于脸部图像特征对比 图像输入 直方图，阀值，边缘提取，二值化

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2014-08-22
    • 文件大小：103kb
    • 提供者：rztushu1

  1. 山东大学模式识别实验java源码

  2. 包含了贝叶斯 KNN KMeans 的简单实现 1. 利用贝叶斯算法进行数据分类操作，并统计其预测正确率。 2. 随机产生10000组正样本和20000负样本高斯分布的数据集合（维数设为二维），要求正样本：均值为[1;3]，方差为[2 0;0 2]；负样本：均值为[10;20]，方差为[10 0;0 10]。先验概率按样本量设定为1/3和2/3.分别利用最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器对其分类。（假设风险程度正样本分错风险系数为0.6，负样本分错风险为0.4，该设定仅用于最小

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-12
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq406736552

  1. 模式识别（介绍了模式识别的各种方法）

  2. 模式描述方法：特征向量描述，结构基元描述（基元和其间的连接关系） 相应的模式识别方法是：统计模式识别法，结构（句法）模式识别法 统计模式识别法：客体->数据获取（二维图像、一位波形、逻辑值、物理参量，常用矩阵或向量表示）->预处理（去除噪声，加强有用的信息，对退化或失真进行复原）->特征抽取（对庞大的原始数据进行选择或变换，得到特征向量）->分类器设计（用一定数量的训练样本，确定出一套有效率且准确的分类判别规则）->分类器（执行规则，输出结果）->结果 前沿

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-04-12
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：kou869929526

  1. 基于模糊逻辑的抗畸变光学模式识别

  2. 将多值击中击不中变换(MVHMT)引入用于二值图像识别的联合变换相关器(JTC)。MVHMT对形态学击中击不中变换(HMT)的性能进行了改善,基于模糊的概念,引入不确定点的定义,使得容易受到畸变干扰的点对判别结果的作用降低,从而在不损失图像信息的前提下,具有输入图像和参考模板之间进行精确匹配的能力,同时还提高了目标识别的抗畸变能力。利用新颖的多值互补编码方法,通过JTC一步实现MVHMT,相关后的图像通过取高阈值的分割方法来实现对目标的准确判断。

  3. 所属分类：其它

  1. 一种提高光学相关模式识别准确性的后处理方法

  2. 将基于绝对差算法的最小距离度量方法用于光学相关器产生的相关结果灰度图像的相似性度量, 并以此为依据给出待识别图像与参考图像之间的相似性结论; 避免了传统的以相关峰取阈为判决依据引起的误判现象, 提高了判决准确率, 甚至可以对由灰度图像直接做光学相关得到的低质量相关结果给出准确判断, 从而避免了对灰度图像做二值化及编码处理等烦琐的预处理工作。 采用非相干光相关器为光学实现硬件并给出了实验结果。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于数学形态谱和二维矢量分类网络的模式识别及二维矢量分类网络的光学实现

  2. 介绍一种基于数学形态谱和二维矢量分类网络的模式识别体系。数学形态谱相对于图像平移和旋转不变。建立了光学二维矢量分类网络,利用光学逻辑操作和最大值网络的循环操作,得到与输入图像最佳匹配的模式。

  3. 所属分类：其它

  1. 图像处理Task05图像分割/二值化

  2. 5.1简介 该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾，图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：475kb
    • 提供者：weixin_38702110
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 »