模式识别（车牌识别）

一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法与流程

本发明涉及模式识别与计算机视觉领域，尤其涉及一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法。
baidu_huihui·2024-01-03 08:30

模式识别/机器学习/深度学习课程设计——基于百度AI+Tthinker的图像识别系统

最近在网上看到了百度AI的这个平台，感觉很有趣，而且都不需要自己去实现深度学习的代码，只需要去调用接口。主要难点就是图形界面的构建。通过这个项目，能对大家的图形界面开发有一个很大的提升。百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台(baidu.com)什么是百度Aip模块百度AI平台提供了很多的API接口供开发者快速的调用运用在项目中本文写的是使用百度AI的在线接口SDK模块（baidu-aip）
喜欢吃豆·2024-01-03 07:50

模式识别与机器学习-概率图模型

模式识别与机器学习-概率图模型概率图模型三大基本问题表示推断学习有向概率图模型例子三种经典的图HMMViterbi算法谨以此博客作为复习期间的记录概率图模型三大基本问题概率图模型通常涉及三个基本问题，即表示
Kilig*·2024-01-02 20:35

Tesseract 简单文字识别

最近一直在搞图形图像处理与识别，之前做了人脸检测识别和车牌识别，用的是C++和OpenCV，最终只实现了人脸检测和车牌的简单处理，最后的人脸识别和车牌号码的正确识别没有成功，搞了一段时间也没有头绪，只好先继续做其它的
hkmaike·2024-01-02 03:07

【开源项目】智慧交通~超经典开源项目实景三维数字孪生高速

通过摄像头、交通流量传感器、车牌识别检测设备、交通事件检测设备
万象工作室·2024-01-02 02:26

Halcon实战之车牌识别

车牌识别是生活中随处可见的应用，目前已经相当成熟。而今天我们讨论的是比较单一的应用场景，即静态场景，仅供学习参考。给出一张车牌图片，当然你可以拿起你的手机对着一辆车随意拍一张。
山水之间2018·2024-01-01 17:06

连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？
夜心_d5bb·2024-01-01 16:16

机器学习的重要性

预测分析：机器学习可以通过对历史数据的分析和模式识别，预测未来的趋势和结果，比如在销售、市场营销、天气预报等领域。个性化推荐：机器学习可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐服务，比
北辰Charih·2024-01-01 13:43

管理者到领导者只需7步

从战术家到战略家:水平切换能力，模式识别能力，思维模拟能力。从泥瓦匠到建筑师:不断的实践学习，从专业的开始变成更高的水准。从被动者到主动者:对团队的凝聚要有主动意识，人才的需求是通过主动发掘的。
杨平的·2024-01-01 10:50

车牌识别系统 opencv

两个关键子系统：车牌定位和字符识别一，主要步骤原始车辆图像采集汽车牌照区域定位汽车牌照内字符的分割汽车牌照内字符的识别车牌定位方法：基于边缘检测的车牌定位方法基于遗传算法的车牌定位方法基于纹理特征的车牌定位方法基于数学形态学的车牌定位方法基于小波分析和变换的车牌定位方法基于神经网络的车牌定位方法车牌定位技术：车牌图像的滤波车牌图像的二值化车牌图像的边缘检测车牌图像的灰度映射车牌图像的改进型投影法定
daizikui·2024-01-01 08:41

计算机视觉工程师就业前景如何

计算机视觉主要涵盖了图像处理、模式识别等多个领域，可以应用到很多行业中。随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉作为其中的重要分支之一，其就业前景非常广阔。
人工智能技术与咨询·2023-12-31 23:21

对视频中车辆车牌进行识别并圈出

importhyperlpr#导入hyperlpr库，处理车牌识别importcv2#导入CV2库，处理图片或视频importnumpyasnpfromPILimportImageFont,ImageDrawfromPILimportImagedefcv2AddChineseText
萧鼎·2023-12-31 21:11

Coursera上10个值得去学习的机器学习课程（有字幕）

本课程为你提供有关机器学习、数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍。本课程详细讨论了机器学习所需的所有数学知识。本课程使用开源编程语言Octave。Octave提供了一种理解机器学习基础
加百力·2023-12-31 15:24

讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研
是空空呀·2023-12-31 12:33

车牌识别系统设计与实现

车牌识别系统设计与实现项目概述本项目旨在设计和实现一套车牌识别系统，通过使用车牌字符数据集进行训练，应用OpenCV、CNN（卷积神经网络）和PyQt5技术，实现车牌图像的预处理、位置选定、定位、字符分割和最终的车牌识别功能
爱欲无极·2023-12-31 11:01

模式识别与机器学习-集成学习

集成学习集成学习思想过拟合与欠拟合判断方法K折交叉验证BootstrapBagging随机森林的特点和工作原理：BoostingAdaBoost工作原理：AdaBoost的特点和优点：AdaBoost的缺点：GradientBoosting工作原理：GradientBoosting的特点和优点：GradientBoosting的变种：Bagging和Boosting算法比较Bagging（Boot
Kilig*·2023-12-31 06:45

为什么自动驾驶汽车不需要激光雷达？

特斯拉公司一直是基于视觉的自动驾驶方法的拥护者，在今年的计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上，该公司首席人工智能科学家AndrejKarpathy解释了采用这一方法的原因。
鹤子青云上·2023-12-31 04:19

计算机毕业设计：500个开源项目推荐（源码+论文）大数据+JAVA+Python+深度学习✅

音乐项目（5）电商+购物+商品商城项目（6）旅游项目（7）租房+商品房项目（8）新闻项目（9）图书+小说项目（10）情感分析+舆情分析项目（11）美食项目（12）评论数据分析项目（13）人脸识别项目（14）车牌识别项目
vx_biyesheji0001·2023-12-30 18:23

什么是计算机视觉

为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。
人工智能技术与咨询·2023-12-30 18:15

探寻数据压缩——第一代小波构造的统一框架

小波分析作为一种多尺度分析方法，已经在信号处理、图像处理、数据压缩和模式识别等领域中展现出了巨大的应用潜力。
非著名程序员阿强·2023-12-30 15:00

SVM（支持向量机）-机器学习

它属于机器学习中的一类强大而灵活的模型，广泛应用于模式识别、图像分类、自然语言处理等领域。基本原理:SVM的基本原理是通过找到能够有效分隔不同类别的超平面来进行分类。
普通研究者·2023-12-30 07:35

车牌识别技术，如何用python识别车牌号

目录一.前言二.运行环境三.代码四.识别效果五.参考一.前言车牌识别技术（LicensePlateRecognition,LPR）在交通计算机视觉（ComputerVision,CV）领域具有非常重要的研究意义
安城安·2023-12-30 00:55

模式识别、计算机视觉、机器学习领域的顶级期刊和会议（整理）

部分AI刊物影响因子05SCIIF20052004JMLR4.0275.952（机器学习）PAMI3.8104.352（模式识别）IJCV3.6572.914（计算机视觉）TOIS4.5294.097AIJ2.6383.570MLJ3.1083.258ECJ1.5683.206TEvC3.2573.688DMKD2.1052.800NCJ2.5912.364TNN2.2052.178PR2.153
birdNet22·2023-12-29 14:21

计算机视觉领域的会议与期刊

ICCV的全称是IEEEInternationalConferenceonComputerVision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV
程序小迷糊Y·2023-12-29 14:51

Python实现连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？
Gxxx_xx·2023-12-29 10:17

基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2023-12-29 10:53

模式识别与机器学习-无监督学习-降维

模式识别与机器学习-无监督学习-降维为什么要降维维度选择手工移除特征过滤式选择包裹式选择嵌入式选择维度抽取（线性模型）MDSPCA目标1：最小重构误差目标2：最大投影方差SVD思考：为什么保留特征值大的
Kilig*·2023-12-29 08:13

基于海思3559A方案+Atlas 200 AI模块_边缘计算平台开发及接口定义

可以在端侧实现大路数人脸识别、车牌识别、图像分类、视频结构化处理，可广泛应用于智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧电力、智慧社区、智能机器人、智能无人机等多种应用场景。
ToddWong·2023-12-28 22:28

热门API 大全推荐（含OCR 识别/运营商二要素等）

车牌识别OCR：识别中国大陆各类机动车车牌信息，支持蓝牌、黄牌（单双行）、绿牌、大型新能源（黄绿)，并能同时识别图像中的多张车牌。身份证识别OCR：传入身份证照片，识别照片文字信息并返回，包括姓名、
API小百科_APISpace·2023-12-28 17:03

114基于MATLAB的车牌识别模型

基于MATLAB的车牌识别模型。包括车牌识别系统，完成车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。用到灰度化、图像增强、边缘检测、车辆定位、分割车牌、车辆预处理、字符分割最后得到识别结果。
顶呱呱程序·2023-12-28 15:52

基于 AForge.Net 框架的扑克牌计算机视觉识别

实现这样的程序同样也是学习计算机视觉和模式识别的好路子。本文涉及到
Conmajia·2023-12-28 14:16

模式识别与机器学习-SVM（带软间隔的支持向量机）

SVM（带软间隔的支持向量机）软间隔思想的由来软间隔的引入谨以此博客作为复习期间的记录。软间隔思想的由来在上一篇博客中，回顾了线性可分的支持向量机,但在实际情况中，很少有完全线性可分的情况，大部分线性可分的情况都是整体线性可分，个别样本点无法线性分割开。因此就要避免这极个别样本点对分割平面产生的影响。线性可分支持向量机软间隔的引入在分类过程中，允许极个别数据点“越界”，如何在目标函数中体现这一点呢
Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数：高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）模型形式：EM算法迭代过程：K-means与高斯混合模型（GMM）的对比：K-means：高斯混合模型（GMM）：高斯混合模型（GM
Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-SVM（线性支持向量机）

线性支持向量机线性支持向量机间隔距离学习的对偶算法算法:线性可分支持向量机学习算法线性可分支持向量机例子谨以此博客作为复习期间的记录线性支持向量机在以上四条线中，都可以作为分割平面，误差率也都为0。但是那个分割平面效果更好呢？其实可以看出，黑色的线具有更好的性质，因为如果将黑色的线作为分割平面，将会有更大的间隔距离。其中，分割平面可以用以下式子表示:wx+b=0wx+b=0wx+b=0w和bw\t
Kilig*·2023-12-28 10:59

模式识别与机器学习-SVM（核方法）

SVM（核方法）核方法核技巧在SVM中的应用谨以此博客作为复习期间的记录核方法对解线性分类问题，线性分类支持向量机是一种非常有效的方法．但是，有时分类问题是非线性的，这时可以使用非线性支持向量机，核心思想是通过核方法将低维非线性可分数据转化为高维线性可分数据。非线性问题往往不好求解，所以希望能用解线性分类问题的方法解决这个问题.所采取的方法是进行一个非线性变换,将非线性问题变换为线性问题,通过解变
Kilig*·2023-12-28 10:55

模式识别与机器学习第一章

二、模式识别的概念模式识别：直观，无所不在，“人以类聚，物以群分”。目的：利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符
露(^_^)·2023-12-28 10:13

模式识别与机器学习（十二）：Stacking

原理在本次实验中以决策树、svm和随机森林为基学习器，以决策树为元学习器。Stacking的做法是首先构建多个不同类型的一级学习器，并使用他们来得到一级预测结果，然后基于这些一级预测结果，构建一个二级学习器，来得到最终的预测结果。Stacking的动机可以描述为：如果某个一级学习器错误地学习了特征空间的某个区域，那么二级学习器通过结合其他一级学习器的学习行为，可以适当纠正这种错误。具体步骤如下图所
从零开始的奋豆·2023-12-28 10:38

模式识别与机器学习（十二）：随机森林

原理随机森林(RandomForest,RF)是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，在决策树的训练过程中引入随机属性选择。训练每颗决策树时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。在RF中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集（假定有d个属性），然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分。参数k控
从零开始的奋豆·2023-12-28 10:34

模式识别与机器学习-特征选择和提取

模式识别与机器学习-特征选择和提取特征选择一些距离测度公式独立特征的选择准则一般特征的散布矩阵准则离散K-L变换谨以此博客作为复习期间的记录。
Kilig*·2023-12-27 10:35

值得珍藏的免费API接口大全

车牌识别OCR
API小百科_APISpace·2023-12-26 15:29

机器学习基础整理(第2章) - 模式分类

文章目录什么是模式识别/分类器？
王踹踹·2023-12-26 08:40

模式识别与机器学习第三章

一、线性判别函数1.两类问题的判别函数若这些属于ω1和ω2两类的模式可用一个直线方程d(x)=0来划分，d(x)=w1x1+w2x2+w3=0d(x)称为两类模式的判别函数；d(x)=0称为决策面/判别界面方程。用判别函数进行模式分类依赖的两个因素：（1）判别函数的几何性质：线性的和非线性的函数。（2）判别函数的系数：判别函数的形式确定后，主要就是确定判别函数的系数问题。2.n维线性判别函数的一般
露(^_^)·2023-12-26 08:40

【模式识别与机器学习】——2.2正态分布模式的贝叶斯分类器

出发点：当已知或者有理由设想类概率密度函数P(x|ωi)是多变量的正态分布时，上一节介绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判别函数。由于正态密度函数易于分析，且对许多重要的实际应用又是一种合适的模型，因此受到很大的重视。（贝叶斯分类规则是基于统计概念的。如果只有少数模式样本，一般较难获得最优的结果）正态分布模式的贝叶斯判别函数具有M种模式类别的多变量正态类密度函数为：其中，每一类模式的分布密度都完全
weixin_30421809·2023-12-26 08:09

【模式识别-北理工】04线性分类器

线性分类器1线性判别和广义线性判别1.1线性判别1.2广义线性判别2二分类、多分类线性判别2.1二分类线性判别2.2多分类线性判别3线性判别函数的几何意义4线性分类器训练的一般思路6线性分类器举例6.1感知机6.1.1概述6.1.2原理6.1.3求解目标（代价函数）及方法6.1.4感知机缺陷6.2LMSE算法6.2.1概述6.3支持向量机6.3.1引言6.3.2SVM原理6.3.3SVM特点6.3
不断进步的咸鱼·2023-12-26 08:07

模式识别与机器学习-判别式分类器

模式识别与机器学习-判别式分类器生成式模型和判别式模型的区别线性判别函数多分类情况多分类情况1多分类情况2多分类情况3例题广义线性判别函数实例分段线性判别函数Fisher线性判别感知机算法例：感知机多类别分类谨以此博客作为学习期间的记录生成式模型和判别式模型的区别生成式模型关注如何生成整个数据的分布
Kilig*·2023-12-26 08:01

好用、免费的API 接口汇总分享

车牌识别OCR：识别中国大陆各类机动车车牌信息，支持蓝牌、黄牌（单双行）、绿牌、大型新能源（黄绿)，并能同时识别图像中的多张车牌。身份证识别OCR：传入身份证照片，识别照片文字信息并返回，包括姓名、
API小百科_APISpace·2023-12-26 02:17

基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2023-12-26 01:57

【模式识别】探秘分类奥秘：K-近邻算法解密与实战

目录1初识模式识别2K-近邻法2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1算法原理介绍2.3.2实验步骤2.3.3实验结果2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，
Sarapines Programmer·2023-12-25 15:05

基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2023-12-25 10:55

五种常用距离的代码实现：欧式距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离、余弦相似度、杰卡德距离

【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2023-12-25 10:55
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