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为了提高植物叶片图像的识别率, 采用改进神经网络算法, 通过径向基函数神经网络建立模型; 采用多环量子算法确定各环量子个体选择概率, 量子旋转门在一定范围内动态调整, 不同环上节点信息共享概率非线性动
在本研究中,我们采用了Python和TensorFlow框架来实现基于卷积神经网络的二元分类图像识别。我们的模型在训练集和验证集上都达到了超过90%的准确率,展现了出色的性能和可靠性。通过这个模型,用
基于Matlab语言文字图像识别,使用于大学生毕业设计,可以下载试试看。
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人脸识别,运用matlab软件来实现,主要是运用LDA算法
MATLAB图像别技术,识别汽车车牌,以前做的一个课程设计。
数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种特定的处理。通常情况下,对图像进行处理主要有以下三个目的:一是提高图像的可观性,以获得所期望的结果。例如对图像进行灰度变换、几何变换、滤波等从而改善图像
基于粗网格特征提取再和Hopfield神经网络相结合的识别方法:首先用粗网格提取特征向量组,再将向量组分为8个分向量,然后再作为Hopfield的输入向量,进行识别,经过对样本的仿真、测试,有着良好的
