MATLAB_Mask_Recognition_Code_AudioIM_VisualCrowding

Fingerprint Recognition Source Code - MATLAB Version This source code implements fingerprint recognition using MATLAB. The code includes several stages such as image preprocessing, feature extraction, and matching. The provided fingerprint images are used as input for the system. Main Features: Image Preprocessing: Enhances fingerprint image quality for better recognition accuracy. Feature Extraction: Identifies distinctive features of the fingerprint like minutiae points. Matching Algorithm: Compares fingerprints to find similarities. Included in the package are fingerprint images used for testing the algorithm. Image Example: The fingerprint images provided show the original and processed versions of the input data, helping users visualize the recognition process.

Iris Recognition with Python In this project, we explore Iris Recognition using Python by implementing MATLAB-inspired code. The libraries used are critical for visualizing and processing iris images. matplotlib.pyplot: This module, part of the matplotlib library, mimics MATLAB's global style. It simplifies the transition for users familiar with MATLAB by integrating functions and classes from NumPy and matplotlib. In our project, pyplot is used to plot images and define circles representing the pupil and iris edges. It's also useful for displaying the processed images during the recognition process. OpenCV: OpenCV is an open-source computer vision library that provides more than 2500 optimized algorithms for applications like face recognition, object detection, and behavior classification in videos. In this project, OpenCV is primarily used for Hough Circle Detection. This technique helps identify the center and boundaries of the pupil and iris, crucial for accurate iris recognition. By using these libraries together, we can create a functional and efficient iris recognition system that processes and identifies the unique features of the iris for biometric applications.

这是一个用MATLAB语言编写的车牌识别程序，该程序能够完整识别车牌的字样，并且将每个识别的号码保存在一个Excel表格中，便于后续的查询和管理。 功能概述 图像输入：用户提供带有车牌的图像，程序将自动识别并提取车牌部分。 字符识别：通过图像处理技术，程序可精确识别车牌上的文字和数字。 结果输出：所有识别的车牌号会按顺序保存在Excel文件中，方便数据存储和访问。 使用方法 将车辆图像输入到程序中。 程序自动进行车牌区域定位和字符分割。 最终识别的号码会输出至Excel表格，以便后续数据分析和追踪。 该程序适用于交通管理、停车场管理等多种场景。

KNN基于MATLAB的惯性手势识别介绍 手机在我们的日常生活中起着重要的作用。开发了一种基于手机传感器的手势识别基准。内置的手机微型陀螺仪和加速度计可以有效地测量沿x，y和z轴的加速度和角速度，并将其用作输入数据。我们计算输入数据的能量以减少手机姿势变化的影响。 收集了一个大型数据库，其中包含8个手势的1,000多个样本。隐马尔可夫模型（HMM）、K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）在基准测试中进行了测试。实验结果表明，所采用的方法可以有效地识别手势。 为了促进对此主题的研究，向公众提供了源代码和数据库。指示在MATLAB中运行“ HMM.m”脚本。在MATLAB中运行“ SVM.m”脚本（需要libsvm）。在MATLAB中运行“ KNN.m”脚本。“ struct.mat”存储预先计算的数据。 笔记：如果使用数据库，请引用：谢春雨，栾尚珍，王海南，张宝昌：基于手机的手势识别基准。CCBR 2016：432-440。联系张宝昌。

BRDF Matlab代码由陈奇峰、李丁泽宇和邓志强在香港科技大学CVPR 2012 / TPAMI 2013中发布。安装步骤适用于Linux和Mac系统，请运行“bash install.sh”以下载必需的库和数据。这一过程将根据网络连接速度需要几分钟到几十分钟。对于Windows系统或手动安装，需要下载并解压到同一目录。训练数据集的下载和解压指导详见${KNN_MATTING_DIR}/src/run_demo.m。可选的数据源自逆阴影树数据库（Jason Lawence）。代码兼容Matlab R2011b及更高版本，最新版本已在Matlab R2015a上测试。如遇问题，请及时联系我们。

该人脸识别小系统基于Fisher判别原理，采用MATLAB编写，具备友好的GUI接口。

标题: Face Recognition with Matlab GUI: Template Matching Method内容:CSDN佛怒唐莲上传的视频包含完整代码，经过亲测可用，适合小白使用。1. 代码压缩包内容:- 主函数：main.m- 调用函数：其他m文件- 无需运行结果效果图2. 代码运行版本: Matlab 2019b- 若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主3. 运行操作步骤:- 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中- 步骤二：双击打开main.m文件- 步骤三：点击运行，等待程序运行完得到结果4. 仿真咨询: 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片。- 4.1 博客或资源的完整代码提供- 4.2 期刊或参考文献复现- 4.3 Matlab程序定制- 4.4 科研合作

神经网络识别的小程序，用于对26个字母的识别，采用C语言编写，TXT格式便于编辑和使用。

本项目是自己做的设计，具有GUI界面，完美运行，适合小白及有能力的同学进阶学习。大家可以下载使用，整体有非常高的借鉴价值。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。