Visual+C+++车牌识别程序Visual+C+++车牌识别程序

摘要：在车牌字符识别的实际应用中，只采用改进的BP神经网络算法不能彻底改变其固有的算法缺陷。因此，重 点阐述采用聚类分析与神经网络的方法分别对车牌中汉字和英文字母及阿拉伯数字进行识别，以加快车牌的识别 速度，以适应高速公路收费系统即时、准确的要求。实验结果表明，对数字与字母的识别率为97．O％，对汉字的识别率为90．1％，识别时间小于3 S，既兼顾了BP神经网络识别的稳定性，又考虑到高速公路

基于Matlab的人脸识别系统，可以大致框出人脸有效范围，可供大家参考学习。

WJ-CH01-模式识别-绪论WJ-CH09-模式识别-系统评价

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本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有

vuisal studio 2005 调用matlab引擎进行语音情感识别

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