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身份識(shí)別

基于MATLAB的指紋識(shí)別系統(tǒng)（包含原代碼指紋和圖片）

·詳細(xì)說(shuō)明：基于MATLAB的指紋識(shí)別系統(tǒng)，包含原代碼指紋和圖片文件列表: matlab sourcecode for 指紋 ..........................\19_7.bmp ..........................\22443.bmp ..........................\37_3.bmp &

標(biāo)簽： MATLAB 指紋識(shí)別系統(tǒng) 代碼指紋

上傳時(shí)間： 2013-05-31

上傳用戶：gxrui1991
基于DSP＋FPGA的實(shí)時(shí)圖像識(shí)別系統(tǒng)硬件與算法設(shè)計(jì)

基于DSP＋FPGA的實(shí)時(shí)圖像識(shí)別系統(tǒng)硬件與算法設(shè)計(jì)

標(biāo)簽： FPGA DSP 實(shí)時(shí)圖像識(shí)別系統(tǒng)

上傳時(shí)間： 2013-08-09

上傳用戶：zczc
關(guān)于如何使用fpga實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別

關(guān)于如何使用fpga實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別最新版本

標(biāo)簽： fpga 如何使用語(yǔ)音識(shí)別

上傳時(shí)間： 2013-08-24

上傳用戶：米卡
44b0指紋識(shí)別原理圖,吐血推薦

44b0指紋識(shí)別原理圖,吐血推薦！\r\n44b0指紋識(shí)別原理圖,吐血推薦！

標(biāo)簽： 44b0 指紋識(shí)別原理圖

上傳時(shí)間： 2013-09-16

上傳用戶：許小華
ADSP-BF531在嵌入式語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用

　　設(shè)計(jì)了一個(gè)嵌入式語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)硬件平臺(tái)以ADSP-BF531為核心，采用離散隱馬爾可夫模型(DHMM)檢測(cè)和識(shí)別算法完成了對(duì)非特定人的孤立詞語(yǔ)音識(shí)別。試驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)對(duì)非特定人短詞匯的綜合識(shí)別率在90%以上。該系統(tǒng)具有小型、高速、可靠以及擴(kuò)展性好等特點(diǎn);可應(yīng)用于許多特定場(chǎng)合，有很好的市場(chǎng)前景。文中講述了該系統(tǒng)CODEC、片外RAM、ROM以及CPLD等與DSP的接口設(shè)計(jì)，語(yǔ)音識(shí)別運(yùn)用的矢量量化、Mel倒譜參數(shù)、Viterbi等有關(guān)算法及其實(shí)際應(yīng)用效果。

標(biāo)簽： ADSP-BF 531 嵌入式中的應(yīng)用

上傳時(shí)間： 2013-10-28

上傳用戶：rolypoly152
智能車兩類路徑識(shí)別系統(tǒng)比較研究

　　路徑識(shí)別系統(tǒng)是智能車的“眼睛”，是智能車獲取環(huán)境信息，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制的基礎(chǔ)。針對(duì)路徑識(shí)別系統(tǒng)高精度、高速度的要求，分別設(shè)計(jì)了智能車光電傳感器路徑識(shí)別系統(tǒng)和攝像頭傳感器路徑識(shí)別系統(tǒng)，并對(duì)兩類路徑識(shí)別系統(tǒng)在硬件設(shè)計(jì)和軟件算法上針對(duì)各個(gè)性能指標(biāo)進(jìn)行了比較。

標(biāo)簽： 智能車路徑識(shí)別比較

上傳時(shí)間： 2013-10-09

上傳用戶：ecooo
改進(jìn)的基于模型匹配的快速目標(biāo)識(shí)別

文中建立不同類型目標(biāo)的模型匹配數(shù)據(jù)庫(kù)；采用最小周長(zhǎng)多邊形構(gòu)造目標(biāo)主體輪廓的近似多邊形，以簡(jiǎn)化目標(biāo)主體輪廓減少算法處理的數(shù)據(jù)量；提取具有仿射不變性的多邊形頂點(diǎn)個(gè)數(shù)、最長(zhǎng)線段兩側(cè)頂點(diǎn)個(gè)數(shù)、同底三角形面積比向量特征不變量對(duì)待識(shí)別目標(biāo)進(jìn)行描述，應(yīng)用3個(gè)特征量在模型匹配數(shù)據(jù)庫(kù)中逐一進(jìn)行分層遍歷搜索匹配。實(shí)驗(yàn)表明，基于模型匹配的目標(biāo)識(shí)別算法能夠快速的識(shí)別目標(biāo)，提高了目標(biāo)識(shí)別的實(shí)時(shí)性，同時(shí)能夠判定目標(biāo)所處的姿態(tài)狀況。

標(biāo)簽： 模型匹配目標(biāo)識(shí)別

上傳時(shí)間： 2013-10-20

上傳用戶：q3290766
基于巴氏距離和LPP相結(jié)合的人臉識(shí)別

局部保持映射（Locality Preserving Projection，LPP）算法是一種有效的特征提取方法。提出了利用巴氏距離和LPP相合算法對(duì)特征進(jìn)行提取。當(dāng)特征維數(shù)過(guò)高時(shí)，首先對(duì)樣本用LPP進(jìn)行特征提取和降維處理，然后采用巴氏距離特征的迭代算法，得到最小錯(cuò)誤率上界。在ORL上實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了提出算法在人臉識(shí)別中的有效性。

標(biāo)簽： LPP 人臉識(shí)別

上傳時(shí)間： 2014-01-25

上傳用戶：shus521
基于改進(jìn)AdaBoost算法的飛機(jī)特征圖像識(shí)別

飛機(jī)特征點(diǎn)圖像的識(shí)別是航空試飛領(lǐng)域中計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的重要課題，在基于圖像的視頻安全監(jiān)控、自動(dòng)識(shí)別與智能人機(jī)交互方面有著重要的研究?jī)r(jià)值。其檢測(cè)算法經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展，已經(jīng)取得了顯著的成績(jī)。本文中對(duì)Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測(cè)方法進(jìn)行了深入研究、改進(jìn)，并針對(duì)實(shí)際問(wèn)題成功應(yīng)用到飛機(jī)特征點(diǎn)圖像的快速檢測(cè)中。

標(biāo)簽： AdaBoost 算法特征圖像識(shí)別

上傳時(shí)間： 2013-11-04

上傳用戶：日光微瀾
空管模擬訓(xùn)練中指令的語(yǔ)音識(shí)別與合成技術(shù)研究

空中交通管制指令標(biāo)準(zhǔn)用語(yǔ)的訓(xùn)練是空管模擬訓(xùn)練中的重要內(nèi)容。本文對(duì)空管模擬訓(xùn)練中指令的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別及自動(dòng)語(yǔ)音合成應(yīng)答問(wèn)題進(jìn)行了分析研究，包括：指令標(biāo)準(zhǔn)用語(yǔ)基本特征的分析，語(yǔ)言模型的文法設(shè)計(jì)，指令特殊發(fā)音的處理，多次應(yīng)答的處理等，并基于開(kāi)源語(yǔ)音識(shí)別引擎及語(yǔ)音合成引擎，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)語(yǔ)音指令識(shí)別及合成系統(tǒng)AIRSS. 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析表明，應(yīng)答響應(yīng)時(shí)間及語(yǔ)音合成的效果可以滿足空管模擬訓(xùn)練的需求。

標(biāo)簽： 模擬訓(xùn)練指令合成技術(shù)研究

上傳時(shí)間： 2013-10-15

上傳用戶：hzht