Face Recognition System Using MATLAB with GUI

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

本程序可以进行人脸检测，并且用矩形框出人脸位置。适合初学者使用，是个比较好的工具。

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。

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。

本教程简要介绍了基于梯度下降和delta规则的反向传播算法下多层神经网络的训练及其数值实现。在MATLAB环境中模拟网络，训练它解决字符识别问题和著名的XOR问题。获得的结果非常有趣，表现出优异的性能。由于该算法是函数的近似，它适用于许多需要系统识别和模式分类的问题。关键词：神经网络，多层感知器，训练，模式识别，反向传播，delta规则，梯度下降。

该项目是对进入车库的汽车进行自动检查的初步阶段，目的是开发一种系统，能够自动识别车牌号，创建汽车数据库并存储汽车图像以进行进一步处理。该项目使用MATLAB开发，并采用统计方法和模板匹配方法来识别车牌字符。代码和模板进行了微调，以在受控环境中检测澳大利亚新南威尔士州的车牌文本。 系统硬件包括： Arduino微控制器 三个USB网络摄像头 超声波传感器 面包板 USB对接端口 跳线 LED模型车 如何运行： 将LED连接到Arduino引脚D11。 将超声波传感器的Trig引脚连接到D12，Echo连接到D13。 将摄像头模块连接到USB端口，以获取输入图像。 在MATLAB命令窗口中，输入webcamlist以检测连接的USB摄像头，并使用以下代码来测试摄像头： cam = webcam('Logitech'); preview(cam); 确保在运行前测试摄像头连接，并根据需要调整超声波传感器的设置。

使用离散Hopfield神经网络对模糊数字进行识别，并给出识别结果。可以调节数字的模糊程度，以检验识别效果。

This submission includes useful MATLAB functions for speaker recognition using adapted GMM. The implementation details for steps (i)-(iii) can be found in [1]. The fourth function, gmm2sv.m, connects the means (i.e., centers) of the GMM. The cascade means of the adapted GMM are referred to as the GMM supervector (GSV), which is used in the GMM-SVM based speaker recognition system. More information about the GMM-SVM based speaker recognition system can be found in [2]. These codes require the Netlab toolbox. You can access it at: Netlab Toolbox. References: [1] DA Reynolds, TF Quatieri, and RB Dunn, “Speaker Verification Using Adapted Gaussian Mixture Models,” Digital Signal Processing, Vol. 10, pp. 19–41, 2000. [2] Campbell, W. M.; Sturim, D. E.; Reynolds, D. A.; “Support Vector Machines Using GMM Supervectors for Speaker Verification,” Signal Processing Letters.

基于BP神经网络的字母识别系统，包括向量建立、神经网络的建立、网络训练、性能分析、字符识别等。