BP神经网络数字识别

车型识别是智能交通系统中的一个重要组成部分,近年来已成为国内外研究热点之一。提出了一种基于特征提取的车型识别方法。该方法首先对车辆图像进行预处理;然后通过图像边缘检测、图像纵横填充、图像修正方法进行车

word文档,介绍基于BP神经网络的字符识别.包括代码

C++编写的基于MFC框架的交通标志识别,用BP神经网络做特征训练,数字分割做数字识别。

使用BP神经网络算法来进行文字识别，可以抛出周边环境进行识别车牌信息，利用MATLAB来进行实现

基于BP神经网络的人脸识别MATLAB实现，包括软件界面，采用ORL人脸库，是本科毕设，比较粗糙，供参考！

基于Matlab工具箱，文中附有有部分源程序，对神经网络学习很有用

用纯VC编的基于BP神经网络的车牌识别系统

本软件基于MATLAB BP神经网络技术，能够识别手写的数字和汉字字符。使用者只需输入手写字符图片，即可快速得到准确的识别结果。软件采用了先进的算法和模型，具有高度的准确性和稳定性。同时，本软件还提供

实现对车辆图片中的车牌号码自动定位，分割，识别。识别率搞到98％。

经典的字符识别方法，研究透彻以后，可以进一步加以改进。