android端基于深度学习的车牌识别

基于深度学习的表情识别，内含基于cv2的人脸检测分类器，以及训练好的模型，能识别检测出七种人脸表情。

传统的人脸识别方法多采用浅层的结构提取人脸图像特征。这类方法提取人脸图像内涵特征的能力有限，其识别效果也难令人满意。随着认知科学和脑科学的发展，为深层网络技术提供了新的视角和思路。人们模拟人脑分层特征

深度学习的人脸识别研究，研究深度学习和人脸识别的可以参考一下

基于深度学习模型人体行为识别，pdf格式文档，高清扫描版。

基于深度学习的人脸识别pdf

基于android平台的车牌识别系统,使用matlab软件实现对车牌的分割处理识别,成功将车牌数字以文本形式表现在手机上,论文对分割过程的算法做了详细描述

基于深度信念网络的车牌字符识别算法研究与实现.

首先 研究了国内外车牌识别技术现状 了解了国内车牌状况 并对国内的车牌识别技术进行了分析 其次 从实用的角度出发 设计了一系列的定位分割和识别算法 并在用VC++ 6.0搭建的实验平台上实现 验证了算

本文的视频人脸检测识别方法的基本设计思想是，在给出一段视频文件以及这个视频文件的字幕和剧本之后，可以自动的对视频中的人物进行检测和识别，不需要任何的训练样本。视频人脸检测识别方法主要由四个部分组成：字

本文介绍了基于深度学习的图像识别技术，将深度学习和和支持向量机结合，将多个限制性波尔兹曼机与SVM连接构建多层分类模型，并将其应用到图像识别中。