基于模板匹配的数字识别

随着物联网设备的日益普及,智能穿戴设备行业发展迅速,其中以腕带类的智能手环、手表为主。智能穿戴设备具有丰富的传感器和一定的计算能力,通过手势识别作为自身以及面向其他物联网设备的人机交互,具有广泛的用户

基于模板匹配的火车票信息识别和提取，魏渐俊，陈良育，提出了一种基于模板匹配新方法自动识别和提取火车票有效信息。为尽可能保留字符全局属性，借助图像的矩函数构造了字符的NMI特征；

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基于BP神经网络和模板匹配的车牌识别系统设计，该系统集成了GUI界面，实现了对车牌的识别和提取，系统准确率较高且具有良好的实时性能。主要包括车牌图像预处理、特征提取、BP神经网络训练、模板匹配等关键步

里面包含不同的字符图片，通过模板匹配寻找特征值，进行字符分类。代码采用C++，运行环境：win7+VS2010.

介绍的是利用模板匹配的原理来识别例如数字、汉字等。

采用经典的模版匹配法进行数字识别，特别适合喜欢模式识别的初学者，通过对本程序的细细品味，可以初步了解模式识别的过程

基于改进SIFT匹配方法的商品识别，SURF算法是SIFT算法的加速版， 而SIFT（尺度不变特征转换， ScaleInvariant Feature Transform） 是另一种著名的尺度不变特征

 文中建立不同类型目标的模型匹配数据库;采用最小周长多边形构造目标主体轮廓的近似多边形,以简化目标主体轮廓减少算法处理的数据量;提取具有仿射不变性的多边形顶点个数、最长线段两侧顶点个

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