Gabor feature-based face Recognition using supervised locality preserving projection
標簽： feature-based Recognition preserving projection
上傳時間： 2017-09-04
上傳用戶：古谷仁美
Handwriting Recognition
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：1966640071
A Multimodal Pattern Recognition Framework for Speaker Detection
標簽： Recognition Multimodal Framework Detection
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：caozhizhi
this is face Recognition document
標簽： Recognition document this face
上傳時間： 2017-09-27
上傳用戶：wpt
Speech Recognition using Neural Networks
標簽： Recognition Networks Speech Neural
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：FreeSky
Using Radial Basis Probabilistic Neural Network for Speech Recognition
標簽： Probabilistic Recognition Network Radial
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：fxf126@126.com
To describe Pattern Recognition using Machine Learning Method. It is good for one who want to learn machine learning.
標簽： Pattern Recognition ML machine learning
上傳時間： 2016-04-14
上傳用戶：shishi
Introduction to radar target Recognition，IET雷達目標識別電子書
標簽： Introduction Recognition target radar to
上傳時間： 2018-05-08
上傳用戶：icae0327
Pattern Recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years. In particular, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation propa- gation. Similarly, new models based on kernels have had significant impact on both algorithms and applications.
標簽： Bishop-Pattern-Recognition-and-Ma chine-Learning
上傳時間： 2020-06-10
上傳用戶：shancjb
隨著我國國民經濟的高速發展，國內高速公路、城市道路、停車場建設越來越多，對交通控制、安全管理的要求也日益提高，智能交通系統( IntelligentTransportation Systems，簡稱ITS)已成為當前交通管理發展的主要方向，而車牌識別系統(License Plate Recognition System，簡稱LPRS)技術作為智能交通系統的核心，起著舉足輕重的作用，可以被廣泛地應用于高速公路自動收費(ElectronicToll Collection，簡稱ETC)、停車場安全管理、被盜車輛的追蹤、車流統計等。 目前，車牌識別系統大多都是基于PC平臺的，其優勢是實現容易，但是成本高、實時性不強、穩定性不高等缺點使其不能廣泛推廣。為了克服以上的缺點，且滿足識別速度和識別率的要求，本文在原有車牌識別硬件系統設計的基礎上做了一定的改進(原系統在圖像采集、接口通信、系統穩定、脫機工作等方面存在一定問題)，與團隊成員一起設計出了新的車牌識別硬件系統，采用單DSP+FPGA和雙DSP+FPGA雙板子的方式來共同實現(本人負責單DSP+FPGA的原理圖和PCB繪制，另一成員負責雙DSP+FPGA的原理圖和PCB繪制)。 本文所涉及的該車牌硬件系統，主要工作由以下幾個部分組成： 1.團隊共同完成了新車牌識別系統的硬件設計，采用兩個板子實現。其中，本人負責單DSP+FPGA板子繪制。 2.團隊一起完成了整個系統的硬件電路調試。主要分為如下模塊進行調試：電源，DSP，FPGA，SAA7113H視頻解碼器，LCD液晶顯示和UART接口等。 3.負責完成了整個系統的DSP應用程序設計。采用DSP/BIOS操作系統來構建系統的框架，添加了多個任務對象進行管理系統的調度；用CSL編寫了DSP上的底層驅動：完成了車牌識別算法在DSP上的移植與優化。 4.參與完成了部分FPGA程序的開發，主要包括圖像采集、存儲、傳輸幾個模塊等。 最終，本系統實現了高效、快速的車牌識別，各模塊工作穩定，能脫機實現圖像采集、傳輸、識別、結果輸出和顯示為一體化的功能；為以后進行高性能的車牌識別算法開發提供了一個很好的硬件平臺。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：slforest
