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. 计算机技术硕士模式识别课件

  2. 计算机技术硕士模式识别课程课件。 第一章：模式识别概述：模式识别的基本概念，模式识别系统，模式识别的发展和应用，模式识别的研究方法；模式识别应用：生物特征识别。 第二章：线性判别函数：引言；感知准则函数和梯度下降法；最小平方误差准则函数，分段线性判别函数；Fisher线性判别函数，支持向量机； 第三章：Bayes决策理论：引言；基于最小错误概率的Bayes决策理论；基于最小风险的Bayes决策；Bayes分类器和判别函数；正态分布时的Bayes决策法则。 第四章：近邻法与聚类：近邻法则的一般概

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-07
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：forx86

  1. 神经网络 MATLAB神经网络应用设计

  2. 张德丰 (2010). "MATLAB神经网络应用设计." 只有代码 "目 录 前言 第1章 神经网络概述 1 1.1 神经网络的基本概念 1 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1 1.1.2 人工神经元模型 1 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 3 1.1.4 神经网络的学习 4 1.2 神经网络的发展和应用 7 1.2.1 神经网络的发展 7 1.2.2 神经网络的研究内容 8 1.2.3 神经网络的应用 8 1.3 神经网络的特点 8 1.4 MATLAB语言及入门 9 1.4

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-02
    • 文件大小：19kb
    • 提供者：qq112964734

  1. 基于核函数的人脸检测研究

  2. 人脸识别是模式识别与计算机视觉、生物识别技术的交叉学科，而人脸检 测是人脸识别系统的关键环节。根据生物识别领域内最新研究表明，非线性样 本的处理和降维是人脸识别研究现今面临的两个主要问题。 核函数作为一种有效的处理非线性空间(可分/不可分)样本和迅速降维 的理论和方法，随着支持向量机的普及，在近年来的模式识别领域得到了广泛 的关注。将“核方法”与传统的特征提取和分类方法相结合，相继产生了许多 新颖、有效的检测识别方法。本文主要研究内容是核函数的基础理论、算法性 能改进以及在人脸检测中的应用。

  3. 所属分类：其它

  1. 计算机技术硕士模式识别课件

  2. 计算机技术硕士模式识别课程课件。 第一章：模式识别概述：模式识别的基本概念，模式识别系统，模式识别的发展和应用，模式识别的研究方法；模式识别应用：生物特征识别。 第二章：线性判别函数：引言；感知准则函数和梯度下降法；最小平方误差准则函数，分段线性判别函数；Fisher线性判别函数，支持向量机； 第三章：Bayes决策理论：引言；基于最小错误概率的Bayes决策理论；基于最小风险的Bayes决策；Bayes分类器和判别函数；正态分布时的Bayes决策法则。 第四章：近邻法与聚类：近邻法则的一般概

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-08-24
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：hsskaaa

  1. 人工智能标准化白皮书（2018最新版）

  2. 感谢深圳新丰收教育科技有限公司分享由中国电子技术标准化研究院撰写的《人工智能标准化白皮书2018版》，内容真实完整。 目录 1 前言 ....................................................................1 1.1 研究背景 ............................................................1 1.2 研究目标及意义 .............................

  3. 所属分类：深度学习

  1. 人工智能标准化白皮书 2018版.pdf

  2. 1 前言 ....................................................................1 1.1 研究背景 ............................................................1 1.2 研究目标及意义 ......................................................2 2 人工智能概述 ..........................

  3. 所属分类：机器学习

  1. 生物特征识别白皮书（2019年版）

  2. 1 概述 1.1 生物特征识别简介 1.2 我国生物特征识别发展现状 1.3 我国政府引导与政策支持现状 2 生物特征识别技术和产业分析 2.1 生物特征识别系统 2.2 生物特征识别模态 2.3 生物特征识别关键技术分析 2.4 生物特征识别技术发展趋势 2.5 国外生物特征识别产业发展趋势 2.6 国内生物特征识别产业发展趋势 2.7 国内生物特征识别产业风险分析 3 生物特征识别安全问题 3.1 概述 3.2 系统安全 3.3 个人隐私安全 3.4 应用安全

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-01-03
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：williamanos

  1. 易康用户操作手册.pdf

  2. 特别好的资源，希望大家可以用来进行学习e Cognition Developer9—用户指南 353分类(最邻近法)( Nearest Neighbor)135 354分类(亮度阈值)( Brightness Threshold) 37 3.6导出数据 DDDD面 DDDDDDD1 361导出(点) 362导出(多边形) 4教程引言 40 4.1形状识别 40 4.1.1将影像分为基木的对象 4.1.2识别背景 41 4.1.3形状和它们的属性 D I …,43 4.1.4完整的规则集… 44

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-28
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：qq_40178533

  1. 生物特征识别白皮书（2017版）.pdf

  2. 1 概述 11 生物特征识别简介 12 我国生物特征识别产业发展现状 13 我国政府引导与政策支持现状 2 技术和产业分析 21 常见生物特征模态 22 生物特征识别关键技术分析 23 生物特征识别技术安全性分析 24 生物特征识别技术发展趋势分析 25 国外生物特征识别产业规模和结构特征分析 26 国内生物特征识别产业发展趋势分析 27 国内生物特征识别产业风险分析 3 生物特征识别典型应用 31 金融行业 32 人社行业 33 公共安全行业 34 教育行业 35 其他行业 4

  3. 所属分类：互联网

  1. 单片机与DSP中的DSP上的指纹识别模块的实现

  2. 摘要：介绍了用硬件实现的独立指纹识别系统。讨论了指纹识别的算法概述、设计方法及其在DSP板上的实现。 关键词：指纹识别 特征匹配 DSP随着指纹识别技术的不断发展和成熟，高度的精确性使其已应用到身份认证的各个领域。与其他生物统计学特征相比，指纹特征更容易提取、更可信，且特征尺寸也很小。这些特点使指纹识别系统在有限资源平台上实现并维持一定性能（ＦＡＲ、ＦＲＲ及匹配时间等）成为可能。本文讨论了指纹识别系统的设计和实现方法。介绍运用细节的脊线形状特征作为本算法的基础；基于这种思想，建立了指纹识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-10
    • 文件大小：90kb
    • 提供者：weixin_38514732

  1. 生物特征识别技术概述

  2. 生物特征识别技术概述

  3. 所属分类：其它

  1. 生物特征识别技术概述

  2. 生物特征识别技术概述

  3. 所属分类：其它