计算动态图像的梯度结构相似度（\(\mbox{NRSS}\)），数值低于一定阈值的图像被标记为模糊图像而被剔除； 结构相似度（\(\mbox{SSIM}\)） 亮度比较（\(\mbox{lighting}\)） \[\mbox{l}(x,y)=\frac{2\mu_x\mu_y+C_1}{\mu_x^2+\mu_y^2+C_1} \] 对比度比较（\(\mbox{contrast}\)） \[\mbox{c}(x,
人工智能概述 1956年8月，足足两个月的会议，讨论用机器来模仿人类学习以及其它方面的智能，虽然没有达成普遍共识，但是却为会议的讨论起了一个名字人工智能，1956年也成为了人工智能元年。 1980年，统计学习方法又被称为机器学习，使用统计方法实现人工智能，如垃圾邮件的过滤系统。 2010年以
系列文章 手把手教你：人脸识别考勤系统 手把手教你：基于粒子群优化算法（PSO）优化卷积神经网络（CNN）的文本分类 @目录系列文章项目简介一、项目架构二、图像数据三、环境介绍1.环境要求2.环境安装实例四、重要代码介绍1.图像数据读取和预处理2.图像数据增强3.模型加载并训练3.1 模型加载
二维连续函数的傅里叶变换 一维的相关推导见本博客其他章节 这里是二维傅里叶变换的说明 一维离散函数的傅里叶变换 二维离散函数的傅里叶变换 对二维函数的波形没法理解的可以看这张图，u,v就是对应这张图两边的的频率 频谱图和时域图的说明 大家看下的图片，8个字母的时域图和频
原理方面，其他网友已经讲得很详细了，这里补充下python代码 https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/49387483 点击查看代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # ICV=PA∗(MA−M)2+PB∗(MB−M)2 # 每一个阈值将整个直方图分割成两部分 #
# author: Roy.G# author: Roy.G# author: Roy.Gfrom keras.datasets import mnistimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.utils.np_utils import to_categorical #import to_categoricalimport numpy as npfrom keras.models import Sequential as sqfrom keras.layers
''' sqlite3.exe .open imagestags.db # id,filename,tag1,tag1_score,tag2,tag2_score,tag3,tag3_score,tag4,tag4_score,tag5,tag5_score create table imagestags(id integer, filename text, tag1 text, tag1_score REAL, tag2 text, tag2_score REAL, t
1 简介 随着经济社会的迅速发展,人民对生活水平的要求也不断提高,从而引起汽车的数量的增加.给出行带来便捷的同时,车辆的管理问题也日益显著.车牌识别系统是指能将监控中运动的车辆的汽车牌照信息从复杂背景中提取并识别的技术,主要包括图像提取,图像预处理,字符识别,车牌定位,
关于个人项目进行化学图像识别的说明 原理说明：首先通过百度的ocr进行化学式的文字识别以及其坐标，进而实现官能团的识别以及位置构建对全图进行扫描， 进而完整确定全图的结构。将来可以引入ai，更高效便利实现图像识别 # coding=utf-8 from PIL import Image from math import *
图像识别作为深度学习算法的主流实践应用方向，早已在生活的各个领域发挥作用，如安全检查和身份核验时的人脸识别、无人货架和智能零售柜中的商品识别，这些任务背后的关键技术都在于此。 图1 PP-ShiTu应用于商品识别效果示意（开发者应用展示） 然而实现理想的识别效果并不是一件简单的事
图像识别作为深度学习算法的主流实践应用方向，早已在生活的各个领域发挥作用，如安全检查和身份核验时的人脸识别、无人货架和智能零售柜中的商品识别，这些任务背后的关键技术都在于此。 图1 PP-ShiTu应用于商品识别效果示意（开发者应用展示） 然而实现理想的识别效果并不是一件简单的
图像识别1：基于相似性度量的二分类实验 一、实验目的：二、实验内容：（1）算法设计（2）算法实现0.1 参数设置1.1 图像数据的提取1.2 矩阵拼接和归一化1.3 留出法划分互斥的训练集和测试集1.4 保存二划分的数据集并重新读取1.5 夹角余弦相似度训练1.6 绘制ROC曲线2.1 椒盐噪声图片的处
1 基于模板匹配实现手写数字识别模型 模型参考这里。 2 部分代码 function varargout = NumDemo(varargin) % NUMDEMO MATLAB code for NumDemo.fig % NUMDEMO, by itself, creates a new NUMDEMO or raises the existing % singleton*. % % H = NUMDEMO r
卷积神经网络学习手写数字 # 定义超参数 input_size = 28 #图像的总尺寸28*28 num_classes = 10 #标签的种类数 num_epochs = 3 #训练的总循环周期 batch_size = 64 #一个撮（批次）的大小，64张图片 # 训练集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',
1 简介 随着信息时代的到来，现代智能交通系统能够很轻易的识别出汽车牌照，这是智能交通管理的标志之一。智能交通管理系统的牌照识别集合了图像采集和预处理、车牌定位技术、字符分割和字符识别等相关技术。其中，车牌定位、字符分割和字符识别是最关键的技术，也是本次毕业设计的难
1 简介 基于主成分分析(PCA)的人脸识别算法由于其识别率高,算法技术成熟越来越多的被用做人脸识别技术的研究.本文首先讲解了人脸识别前的图像预处理,然后介绍基于主成分分析(PCA)算法的主要步骤,最后根据实际实验经验,提出了一些关于提高人脸识别精度的建议.本文设计的人脸识别
1 简介 手势识别系统是现阶段的热点研究方向之一,本系统利用图像预处理,手势分割,手势识别等相关处理技术,对简单手势进行识别.图片预处理是将图像进行灰度化,边缘检测,平滑等预处理,然后将预处理后的图片采用二值化方法进行手势分割,经过处理后再把手势与手势库里的图片进行对
1 简介 人类文明的发展离不开信息的传递.文字一直是人们传递信息的一个重要媒介,承载着记录人类文明的重要使命.随着科技的发展,积累的文字信息日益增多,有效的存储和利用这些文字信息成为一个亟待解决的问题.光学字符识别的出现为这一问题提供了解决方法.手写体数字识别是光学
1 简介 现如今,盲人出行依旧是一大问题.面对无处不在的红绿灯,盲人无法通过眼睛辨识红绿灯的状态,出行受阻.为了解决盲人识别红绿灯的难题,本文提出了一种基于MATLAB进行红绿灯识别的系统.对交通灯的识别主要基于对交通灯的色彩及形状特征.基于信号灯的亮度对其进行分割,提取
1 简介 交通标志的检测与识别是智能车无人驾驶的重要组成部分,它也是解决交通安全问题的一种有效方法。在现实中由于分辨率,气象条件,照明强度和运动模糊等干扰,交通标志的图像质量通常很差,很难被检测,所以如何排除以上干扰,提高交通标志的检测和识别准确率是当前这一领域亟待
支持向量机是一种较好的分类算法，在此可通过调用libsvm的外部包并编译以及配置环境变量后在matlab中实现支持向量机。此处实现简单图像识别的思想是通过将图片转化为特征矩阵后，运用支持向量机对其进行训练并得到分类依据。由此可进行简单的图像识别。在此处通过11个训练样本来
1.图像分类：一种用于对图像中特定的对象类别进行分类或预测的技术，该技术的主要目的是准确识别图像中的特征。主要是将图中的各个物体进行分类，如：这个图像的内容是属于猫，还是狗。 如：我们常使用的MNIST手写体数字识别，Fashion MNIST 10种不同类型的衣服，鞋子，包等灰度图，CIFAR10 包含
摘要 本报告基于美国国家标准与技术研究院收集整理的MNIST手写数字数据集。在当前时代背景下，仍有大量手写数字需要处理，对它们的识别及分类是解决问题的关键。对此，本论文中练习并体会了MNIST数据集中手写数据的分类。论文主要内容包括：实验过程的记录，实验结果的简要分析，相关方
1 简介 PCA(主成分分析)与SVM(支持向量机)技术对于人脸识别而言非常重要,文章结合PCA与SVM来设计一个人脸识别系统.在MATLAB编译环境下,分别探讨PCA技术与SVM技术,总结出一种快速PCA算法以及SVM的测试与训练算法;从orl_faces人脸库中选取训练数据与测试数据进行训练与测试,对其
1 简介 PCA(主成分分析)与SVM(支持向量机)技术对于人脸识别而言非常重要,文章结合PCA与SVM来设计一个人脸识别系统.在MATLAB编译环境下,分别探讨PCA技术与SVM技术,总结出一种快速PCA算法以及SVM的测试与训练算法;从orl_faces人脸库中选取训练数据与测试数据进行训练与测试,对其
