大数据书籍-《现代模式识别》-孙即祥
上传时间： 2022-03-28
上传用户：sheng199241
太赫兹成像技术在生物医学的应用模式识别和层析重建 英文版(脑控技术丛书）太赫兹，脑控，无线电，医学，生物
上传时间： 2022-06-08
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从零开始学电子元器件识别与检测技术》PDF版电子书
标签： 电子元器件
上传时间： 2022-07-27
上传用户：kent
OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑入手，以因特网上最新资料为蓝本，深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉原理，也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面（HighGUI） 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学（morhing functions） 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug
上传时间： 2013-07-18
上传用户：huyiming139
本章将介绍μ’nSP™系列单片机的应用领域，具体讲述SPCE061A单片机在通讯、语音领域里的应用，并详细给出了有关系统的电路原理图、程序流程图以及程序代码，供读者参考。 μ’nSP™家族产品具有电源电压范围和工作速率范围较宽、集成度高、性能价格比高以及功耗低等特点，故其有非常广泛的应用领域。μ’nSP™家族系列产品，涵盖了非常广泛的应用。包括：发音与语音识别的微控制器（SPCE系列）、通信来电辩识应用的微控制器（SPT660x系列）、以及通用型微控制器等等，主要体现在以下几个方面： 用于数字信号处理 用于开发研制便携式移动终端 用于开发嵌入式计算机应用系统 用于数字信号处理1． 数字滤波器 (Digital Filter)数字滤波器是一种计算处理或算法。借助于此，可以将输入的一种数字信号或序列变换为另一种序列输出。数字滤波器已被广泛地应用于数字语音、数字图像处理以及模式识别和频谱分析。数字信号处理器（DSP，Digital Signal Processor）的作用是通过一系列数字来表示信号及其信息，并借助数字计算方法变换和处理这些信号。为了构成DSP，必须有一种部件能够快速地完成两个数值的乘法运算并将乘积累加于寄存器。“快速”意味着乘和累加（MAC，Multiply & ACcumulate）较高的运算速度。若以16位数值进行乘和累加，其结果应为32位。显然，μ’nSP™的硬件结构与其指令系统的结合足以构成DSP应用的硬件MAC单元，因而很适用于一些DSP方面的应用。
上传时间： 2014-01-26
上传用户：qb1993225
说话人识别是语音识别的一种特殊方式，其目的不是识别语音内容，而是识别说话人是谁，即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困难的语音分段问题和时间归整问题，且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种方法。当用于训练的数据量较小时，复倒谱特征可以得到比较稳定的识别性能。VQ的改进方法避免了说话人识别系统的训练时间与使用时间相差过长从而导致系统的性能明显下降以及若利用自相关函数带来的大量运算。
上传时间： 2015-09-04
上传用户：xwd2010
近二十年来，人脸跟踪与识别技术已经成为计算机视觉与模式识别的一个重要研究方向，在商业和安全部门有着广泛的应用。目前的研究工作主要集中在静态人脸识别等方面，但由于静态图像的获取在某些移动场合下的获取是不友善的，给研究工作带来了一定的困难。为了满足应用的需要，本文通过对人脸跟踪与人脸识别算法的综述及比较，系统地研究了基于人脸跟踪的动态人脸识别方法。
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上传时间： 2013-12-11
上传用户：xlcky
：通过人眼图像来检测驾驶员疲劳驾驶是目前的主流方向，面部及眼睛定位是其中关键的环节。针对驾驶员疲 劳检测系统，结合图像处理和模式识别技术，提出一种基于人脸面部特征的人眼定位方法。经实验验证：该方法实时性 好，可用于不同背景、光照、旋转和偏转角度，以及睁闭眼、戴眼镜等多种复杂条件下的眼睛定位。
上传时间： 2016-08-05
上传用户：zhuoying119
联机数字手写识别，模式识别中很基础的程序，也是基于点轨迹的识别
上传时间： 2016-11-18
上传用户：gut1234567
数字图像处理课程 北大计算所 PPT版
上传时间： 2013-07-16
上传用户：eeworm
