这是自动驾驶汽车图像分类器系列的一部分。我们构建一个分类器,能够准确标识白天和黑夜的人脸图像特征提取MATLAB代码日夜图像分类器。神经网络是一组算法,能够学习数据中的模式并对其进行分类。举例来说,我们可以根据黄色和蓝色海贝壳的颜色和形状将它们分成两组。神经网络学习根据不同特征将这些贝壳分开,并且深度神经网络能够更复杂地分离数据组。卷积神经网络(CNN)是在图像处理中应用最广泛的深度学习网络类型之一,它由处理视觉信息的多层组成。
自动驾驶汽车图像分类器人脸图像特征提取MATLAB代码
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人脸图像特征提取
项目概述
该项目由Bishal Roy开发,他是印度古瓦哈提GIMT的一年级CSE本科生,也是Cosmic Skills的机器学习暑期实习生。
由于代码文件转换为.rar格式时遇到问题,项目代码将以链接形式分享。
项目清单
字符识别项目
项目内容与详情
字符识别项目
项目目标
开发一个工具,将图像作为输入,并从中提取字符(字母、数字、符号)。
应用场景
手写文档识别
打印文档识别
打印记录数据输入
开发工具
Matlab或Octave(推荐使用Octave,因为它开源且易于使用)
工作原理
该项目基于机器学习。通过提供大量数据集作为输入,软件工具可以识别并学习相似的模式。
项目输出
图像
结论
该项目成功地应用了字符分类和图像处理技术,在超过90%的案例中取得了令人满意的结果。
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训练:python audioAnalysis.py trainClassifier -i data/7/data/9/ --method neuralnet -o NeuralModel/79New.ckpt
测试:python audioAnalysisRecordAlsa.py -recordAndClassifySegments 20 out.wav NeuralModel/79New.ckpt neuralnet
A类表示文件夹7,B类表示文件夹9。
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2017年1月:现支持mp3文件。
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