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搜索资源列表

  1. 车牌自动识别技术探讨

  2. 摘　要: 汽车牌照识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统 , 能从一幅图像中 自动提取车牌图像 , 自动分割字符 , 进而对字符进行识别。该技术对采集到的汽车图像进行处 理 , 能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符 , 并以计算机可直接运行的数据 形式给出识别结果。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-03
    • 文件大小：158720
    • 提供者：finn99

  1. 基于仿生模式理论的神经网络实现图像识别的方法与技术实现

  2. 摘要：本文根据王守觉院士2002年提出的全新的仿生模式识别理论，采用神经网络的方法实现图像识别。该方法利用神经网络形成的复杂包络在特征空间中构造不同图像的覆盖区域达到识别目的。实验证明，这种图像识别方法只要通过少量样本的训练即可达到比传统方法更高的识别率。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-07-05
    • 文件大小：142336
    • 提供者：qinchuanhero

  1. 基于神经网络与图像处理的花生仁霉变识别方法

  2. 正常花生仁在霉变过程中仁皮的颜色、光泽、光滑 度等外观形态会发生改变, 使基于图像特征的霉变花生 仁检测成为可能。本文研究正常及霉变花生仁图像的分 割方法, 确定合适的特征值参数, 建立相应的识别模式, 为机器视觉技术在花生仁霉变检测中的应用提供依据, 以自动、快速识别并判断花生仁霉变情况。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-09-15
    • 文件大小：301056
    • 提供者：wsedwsed

  1. BP人工神经网络在指纹识别中的应用

  2. BP神经网络在非线性函数逼近方面有优良特性。通过一系列图像处理技术，可以利用BP神经网络对指纹的识别。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-12-31
    • 文件大小：38912
    • 提供者：smart_sun

  1. 基于BP人工神经网络的图像识别

  2. BP神经网络在非线性函数逼近方面有优良特性。通过一系列图像处理技术，可以利用BP神经网络对图像的识别。实践证明,采用BP神经网络，可以快速有效的对图像进行识别，具有较高的使用价值。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-12-31
    • 文件大小：68608
    • 提供者：smart_sun

  1. 基于BP神经网络的图书编号识别

  2. :随着自动化管理水平的提高,在图书管理方面也都采用了计算机自动识别技术来代替传统的人眼识 别、手工记录的操作方式。而神经网络具有较好的抽象分类特性,本文就利用BP神经网络识别图书编号,获得了 较高的识别率.

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-06-14
    • 文件大小：728064
    • 提供者：Huangguifangdyx

  1. 神经网络图像识别——Neuroph框架

  2. Neuroph是一个轻量级的Java神经网络的框架，可以用来模拟常见的神经网络架构。少数基本类别相对应的基本网络的概念，它非常容易学习。而且它也还有一个不错的GUI应用程序。Neurop最初是一位硕士研究生的毕业论文主题，随后成为一个开源项目，它采用LGPL3许可证发布源代码。开发者已在SourceForge网站上发布了如何使用的介绍文档和一个在线Demo(需要Java 1.6)。 Neuroph 2.5 with Neuroph Studio 测试版发布，该版本有一些新功能和改进： 1. N

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-01-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xyag902

  1. 基于人工神经网络的图像识别和分类

  2. 本文介绍了目前常用的几种基于神经网络的图像识别方法，根据图像识别的 特点，提出了利用BP 网络、径向基函数两种神经网络图像识别模型，分别给出了两种模型的学习算法和具体应用技术。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-12-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：hongke2012

  1. 神经网络图像识别技术研究与实现.nh.nh

  2. 神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术!图像处理!人工智能!模式 识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术,是在传统的图像识别方法的基础 上融合神经网络算法的一种图像识别方法"本文简要介绍了图像识别原理和几种 模式识别常用的神经网络模型,重点介绍了目前在目标识别中用的最多的前馈神 经网络模型及其采用的BP算法"讨论了BP算法的优缺点,针对BP算法存在的 缺点,介绍了几种改进的BP算法"提出了BP网络分类器的设计方法!样本的选 择及组织方法"本文采用了不做图像特征提取的神经网络图像识别方法,克

  3. 所属分类：其它

  1. 图像识别-神经网络数字识别

  2. 图像识别技术，Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-12
    • 文件大小：5120
    • 提供者：zhengyi_super

  1. 神经网络图像识别技术研究与实现.nh

  2. 神经网络图像识别技术研究与实现 神经网络图像识别技术研究与实现 神经网络图像识别技术研究与实现

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-03-07
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：wsktx

  1. 基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术

  2. 基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术，基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术，基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术，基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术，基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术，基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-05-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wang31401146

  1. 浅析基于BP神经网络的图像识别技术

  2. 神经网络相关论文,对该技术在图像识别方面的应用有实际的指导作用~

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-11
    • 文件大小：506880
    • 提供者：feile922

  1. 车辆车牌号码自动识别系统设计

  2. 车牌识别系统不单是在智能交通范围内使用，并且在智能停车场的相关车辆管理地方也有着重要地位。当今计算机的图像模式识别技术有着突发猛进的发展，车牌识别的精准性也有着很大的提高；车牌识别技术广泛的应用到人们的生活当中，真正做到便利于民。因此，对车牌识别系统设计研究对交通事业发展及人民生活有着很重要的意义。 本设计充分了解车牌图像识别与神经网络技术的基础理论知识。详细技术图像的预处理、车牌图像定位、车牌图像倾斜角矫正与神经网络图像识别等关键技术的使用。 在车牌识别技术研究中，首先，研究根据相关理论基础

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-13
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：programmer0000

  1. 基于MATLAB的煤粒图像识别系统

  2. 设计开发一种基于MATLAB的煤粒图像识别系统,通过图像识别技术对煤粒图像进行分析,并且提取出适量的图像特征量进行分析比对,然后将相应参数作为神经网络的输入,对煤粒的密度级别进行预测。希望本文的研究能够对选煤新技术的发展以及选煤生产效率的提升起到一定的参考和借鉴意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：467968
    • 提供者：weixin_38544152

  1. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究

  2. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究310 第十二届全国图象图形学学术会议 以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网 来正确识别所有样本;Uc4层是网络的输出层即识 终分类能力来识别字符,特征提取必须能反应整 个字符的特征,才能达到较高的识别率;后者则 别层,显示网络最终的模式识别结果。 省去特征抽取,将整个字符直接作为神经网络的 差异提取层Uc的输出姐式(1)所示 输入。这种方式虽然在一定程度上增加了神经网 络结构的复杂度,但是网络的抗干扰性能和识别 n(n,)=max{(-)∑a()l(n

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：274432
    • 提供者：suiyu_eran

  1. iOS通过摄像头图像识别技术分享

  2. 目前的计算机图像识别，透过现象看本质，主要分为两大类: 1、基于规则运算的图像识别，例如颜色形状等模板匹配方法 2、基于统计的图像识别。例如机器学习ML，神经网络等人工智能方法 **区别：**模板匹配方法适合固定的场景或物体识别，机器学习方法适合大量具有共同特征的场景或物体识别。 **对比：**无论从识别率，准确度，还是适应多变场景变换来讲，机器学习ML都是优于模板匹配方法的；前提你有大量的数据来训练分类器。如果是仅仅是识别特定场景、物体或者形状，使用模板匹配方法更简单更易于实现。 **目标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-04
    • 文件大小：261120
    • 提供者：weixin_38546308

  1. 深度学习利器：TensorFlow与深度卷积神经网络

  2. 图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中，人可以很快递判别图像类型，比如，很容易地识别一个图片是狮子还是其它动物，可以很容易地对人脸进行识别。但是对于机器来说，去识别一个图片是什么，是一个非常困难的问题。但在过去的几年中，图像识别技术取得了巨大的进展，在一些固定领域可以达到，甚至超越人类的识别精度，该技术称为深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetwork）。目前，学术界主要通过ImageNet的Benchmark问题，去验证图像识别技术的发展程度，卷积神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：619520
    • 提供者：weixin_38687277

  1. 基于神经网络的图像识别

  2. 神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术。在进行图像识别之前需要利用数字图像处理技术进行图像预处理以及特征提取。本文选取字符图像0~9作为识别目标，对图像预处理过程进行了叙述，并在此基础上选取字符图像矩阵每行的与每列的黑色像素点之和以及图像欧拉数这两个特征作为BP神经网络的输入样本。经实验仿真表明图像的平均识别率为89%，这表明图像预处理的结果和提取的特征是合适的、有效的，设计的BP网络也较好的完成了模式分类识别工作。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：532480
    • 提供者：weixin_38502510

  1. 深度学习利器：TensorFlow与深度卷积神经网络

  2. 图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中，人可以很快递判别图像类型，比如，很容易地识别一个图片是狮子还是其它动物，可以很容易地对人脸进行识别。但是对于机器来说，去识别一个图片是什么，是一个非常困难的问题。但在过去的几年中，图像识别技术取得了巨大的进展，在一些固定领域可以达到，甚至超越人类的识别精度，该技术称为深度卷积神经网络（Deep ConvolutionalNeuralNetwork）。目前，学术界主要通过ImageNet的Benchmark问题，去验证图像识别技术的发展程度，卷积神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：608256
    • 提供者：weixin_38713586
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