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搜索资源列表

  1. 人脸识别 的算法研究

  2. 人体生物特征目前主要用到人体的指纹、掌纹、眼虹膜、声音、笔迹、面貌及DNA等。由于这些特征具有人体所固有的不可复制的唯一性和稳定性，因此不可能复制、失窃或被遗忘。所以，利用人体的这些独特的生理特征能准确地鉴别每个人的身份。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-26
    • 文件大小：258048
    • 提供者：lihuan317

  1. VC++ 签名鉴定_笔迹识别源代码.

  2. VC++ 签名鉴定/笔迹识别源代码，包含AR算法和DTW算法及应用实例。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-09-24
    • 文件大小：101376
    • 提供者：ningning1220

  1. 人脸检测与MATLAB实现

  2. 生物识别是一种根据人体自身的生理特征（如指纹、脸像、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来识别身份的技术。近年来，随着模式识别、图像处理和信息传感等技术的不断发展，生物识别显示出更为广阔的应用前景。众所周知，其他的生物测定方法如指纹、声音和虹膜等，由于要求被测定者的主动配合参与，才能达到识别的目的，而人脸识别却不受这种限制，因此人脸识别正在成为当前人们关注和投入较大研究力量的重点。 学习目标： （1）学习和掌握MATLAB人脸检测算法； （2）学习和掌握MATLAB编程实现人脸图像分割；

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-27
    • 文件大小：156672
    • 提供者：weixin_42758463

  1. VC AR算法、DTW算法实现笔迹鉴定-签名图像识别.rar

  2. VC 基于多种算法的在线签名图像鉴定程序，包括了AR实现算法、DTW算法以及应用实例， 　　关于DTW算法：DTWDistance，求两个数组之间的匹配距离 　　A,B分别为第一第二个数组，I，J为其数组长度，r为匹配窗口的大小 　　r的大小一般取为数组长度的1/10到1/30 　　返回两个数组之间的匹配距离,如果返回－1.0，表明数组长度太大了 　　DTWTemplate，进行建立模板的工作 　　其中A为已经建立好的模板，我们在以后加入训练样本的时候， 　　以已建立好的模板作为第一个参数，I

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-10
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_39841856

  1. Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能详解

  2. 主要介绍了Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能,结合实例形式详细分析了使用KNN算法进行笔迹识别的相关库引入、操作步骤与相关注意事项,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38499950

  1. 机器视觉笔迹识别和Arduino控制机器人的设计

  2. 随着现代信息技术的高速发展，机器视觉技术已经成为研究应用的一个热点，并且结合自动化技术的机器人也更加趋向于智能化以及多功能化。由Arduino单片机、液晶显示屏、NRF2401L无线通信模块等构成该机器人的基础下位机硬件系统，具备无线传输数据、人机交互等功能；使用Python语言、结合机器视觉算法构建了笔迹识别模型，并将在上位机中识别好的信息通过NRF2401L无线通信传输至下位机硬件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：219136
    • 提供者：weixin_38629449

  1. Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能详解

  2. 本文实例讲述了Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 需要用到： Numpy库 Pandas库 手写识别数据 点击此处本站下载。 数据说明： 数据共有785列，第一列为label，剩下的784列数据存储的是灰度图像(0~255)的像素值 28*28=784 KNN(K近邻算法)： 从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，根据他们的主要分类来决定新数据的类型。 这里的主要分类，可以有不同的判别依据，比如“最多”，“最近邻”，或者是“距离加权”。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38608866

  1. 综合分析笔迹运动中的笔画参数识别算法

  2. 本文提出了一种在笔迹运动数据理解中识别笔划参数的新方法。 采用通过综合范例进行的两步分析来促进对所有笔划的从粗到精的参数识别。 一种是笔划数据提取，另一种是粗略到精细的笔划参数识别。使用此两步范式的新考虑是，采用了非负原始分解技术，以将重叠的笔划与测量数据分离。 与使用启发式笔划数据去耦技术的现有范例相比，此处提出的范例有助于缓解全局最优陷阱的局限性陷阱，因为全局优化中可以通过良好的初始化来共同识别笔划参数。两步之间的迭代，有助于提高计算效率。 据报道，实验结果验证了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：695296
    • 提供者：weixin_38504089

  1. 通过CNN功能和联合贝叶斯识别与文本无关的作者

  2. 提出了一种利用卷积神经网络（CNN）和联合贝叶斯算法进行离线文本无关作者识别的新方法，该方法包括特征提取和作者识别两个阶段。在特征提取阶段，由于大量数据对于训练具有高泛化性的有效CNN模型是必不可少的，而且笔迹的数量在作者识别中受到限制，因此首先开发了一种数据增强技术来为每个人生成数千个笔迹图像作家。然后，设计了一个深层的CNN网络以提取区分特征以表示不同书写风格的属性，并使用生成的手写图像对其进行训练。在作者识别阶段，训练数据集用于训练CNN模型以进行特征提取，并采用联合贝叶斯技术基于提取的C

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：326656
    • 提供者：weixin_38586186

  1. 使用CNN-KNN-SVM-RF的光学字符识别：使用CNN，KNN，SVM和随机森林算法的笔迹检测-源码

  2. 使用CNN-KNN-SVM-RF的光学字符识别：使用CNN，KNN，SVM和随机森林算法的笔迹检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42098830

  1. 深度学习在笔迹鉴定中的应用研究

  2. 传统笔迹鉴定起源于“经验性”累积，科学基础尚需证实与加强，在司法实践中经常出现争议。对此，引入基于深度学习的目标检测算法，提出一种应用深度学习技术实现对笔迹识别的设计方案。实现过程中，建立并优化了全连接神经网络模型，并将模型移植到ROS(Robot Operating System）机器人系统上，实现了对手写体数字的识别应用。以MNIST数据集作为模拟检材，对手写体数字的识别正确率可达98.32%。证明深度学习技术可以有效挖掘图像信息，是替代传统“经验性”文件鉴定的手段，对拓宽法医学、鉴定科学研

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38649091