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搜索资源列表

  1. 离散余弦变换（DCT）应用方面的论文

  2. DCT域图像边缘的快速提取.pdf MATLAB在数字水印中的应用.pdf MATLAB在数字水印技术研究的应用.pdf 一个面像识别系统的实现.pdf 一种JPEG图像边缘检测算法.pdf 一种人脸识别的新方法.pdf 一种可抵抗MP3压缩的音频水印算法.pdf 一种基于DCT变换的图像信息隐藏算法.pdf 一种基于DCT变换的数字水印技术.pdf 一种基于DCT域的鲁棒水印算法及其Matlab实现.pdf 一种基于DCT的改进D_LDA人脸识别算法.pdf 一种基于DCT的鲁棒性数字水印算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：csstu

  1. VC++数字图像模式识别技术及工程实践

  2. 目录 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

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-16
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：a121649982

  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. 基于FPGA的车牌识别算法研究及实现

  2. 汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满足实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2013-11-17
    • 文件大小：794kb
    • 提供者：u011685131

  1. 基于MATLAB车牌识别

  2. matlab车牌识别系统汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于支持向量机的车牌定位方法

  2. 本文使用SVM机制自动定位车牌区域，首先对每幅训练图像切分成若干个N×N大小的图像子块，把每个字块分别标注为车牌和非车牌区域两类，提取子块图像的特征向量训练SVM分类器；然后使用该分类器对测试图像中的各个像素进行分类，最后通过后期处理结合车牌的先验知识实现车牌区域的定位。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：183kb
    • 提供者：weixin_38703468

  1. 一种基于小波变换和Tophat变换的车牌定位算法

  2. 针对现有车牌定位系统中采集到的图像质量较低的特点，提出了一种基于小波变换和Tophat变换的车牌定位算法来增强图像对比度、抑制背景以提高车牌识别的准确率。首先，以小波变换为工具，结合反锐化掩模（UM）方法，使得车牌图像的整体对比度得到有效增强；其次，对图像进行二值化操作和连通域分析；接着，利用中低频描绘子重构VPM；最后，结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量，输入支持向量机归类。从实验和数据分析得出，这种新的算法不仅使车牌图像的对比度得到了有效增强，而且使图像的噪声得到了明显的

  3. 所属分类：其它