智能答题卡识别系统

本项目为基于 MATLAB 开发的答题卡识别系统，用于自动识别答题卡中的答案。系统已通过调试和测试，可正常运行，适用于计算机、通信、人工智能和自动化等相关领域的学习、研究和实践。项目具有较高的借鉴和修改拓展价值，欢迎下载使用。

本项目为毕业设计，采用MATLAB界面平台开发，功能完备且运行稳定，提供用户友好的GUI界面。设计优秀，适合参加省级比赛。可根据需求进行二次开发，特别适合大学生、入门者及课程设计需求人员使用。

这个系统设计方案在MATLAB平台上实现了答题纸和答题卡的完美识别功能。对于初学者而言，它是一个理想的学习工具，可以用于学术进阶。此外，还可以基于该方案添加各种算法，满足大学生课程设计、大作业和毕业设计的需求。系统提供答疑支持，促进学习共同进步和成长。

【MATLAB项目源码，可运行】这是我个人的毕业设计项目，通过评审获得了优异的成绩，所有代码都经过了调试和测试，保证可以顺利运行！欢迎下载使用，特别适合计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师和从业者。可以用作期末课程设计、课程大作业或毕业设计。该项目具有很高的学习和参考价值！对于有基础的人来说，可以基于此代码进行修改和调整，以实现不同的功能。欢迎下载使用，也欢迎交流和学习，共同进步！

MATLAB答题卡检测系统.zip

这段Matlab源代码使用霍夫变换识别Scantron答题卡。Scantron答题卡通常垂直摆放，因此无需额外校正其位置。代码分别标定了答题卡的考号和答案区域。

为缓解手机依赖对大学生身心健康和社会功能造成的负面影响，开发了一款基于PSO-SVM算法的大学生手机依赖智能识别系统。 该系统利用手机APP分发和回收手机成瘾指数量表问卷，收集学生手机使用行为数据，并使用收集到的数据训练PSO-SVM模型。PSO算法用于优化SVM的核函数参数γ和惩罚因子C，以提高模型分类精度。 训练后的PSO-SVM模型能够实时对新收集的问卷数据进行分类判断，识别存在手机依赖问题的学生。该系统避免了传统问卷调查中数据收集、录入和分析的繁琐流程，并能对分类结果进行统计分析，帮助学校及时掌握学生手机使用情况。实验结果显示，该系统分类准确率高达97.561%，能够自动筛选手机依赖学生并进行统计分析，为高校开展手机依赖干预提供可靠的数据支持。

智能终端行为识别系统已广泛应用于个人健康管理、医疗以及体感娱乐等领域。该系统通过摄像头或传感器采集用户行为数据，以实现人机交互。研究不仅局限于学术理论，相关企业如“咕咚”和“微信晒步数”等应用软件也证明了其应用价值。从基于摄像头到智能手机传感器，技术进步推动了行为识别系统的发展。深入研究了基于Android智能手机的行为识别系统，并设计实现了原型系统。

这是一个使用Matlab实现的面部识别系统，需要Matlab图像处理工具箱。该系统的代码简单、高效且完整，在AT&T数据库上进行了测试。

Matlab语音识别的源代码已进行测试验证。