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qinyunpeng 2003-05-28
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这种办法用在什么情况下?
我认为最好不编这种软件,请保安,提高就业率
我认为最好不编这种软件,请保安,提高就业率
lurvhuacreep 2003-05-28
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我的一个师兄做过人脸拟合的课题，做得还不错，给定两张脸，特定的算法给出拟合率，我觉得基本上可以达到你的那个要求。可以设置一个标准的拟合率边界进行判断。不过一定要给定样板。
wenw 2003-05-28
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如果是车牌识别或者是人脸识别可能比识别广泛定义的车要容易多了，如果是识别指定车型的车就好办多了。
HUANG_JH 2003-05-28
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今年的《计算机工程与设计》的1，2期都有关于这类型的论文，一个是人脸识别、一个是车牌识别，我想，这和汽车识别应该是一样的道理吧
lanren_me 2003-05-27
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颜色
freeforchina 2003-05-27
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这实际上是一个数学理论上的问题
c12916 2003-05-27
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不知道你要建立一个多大的数据库！！！！
woainihaha 2003-05-27
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模式识别领域的问题,主要解决方法为神经网络.
要模式识别首先要有特征值,比如色彩对比度,色彩连续性,形状规律性等等
其次要有训练数据,通过训练划分你的特征值权值和网络的分之数目和网络层数
就拿你现在的汽车识别来说,首先要确立特征值.一副有复杂背景的图片来说,汽车的特征和背景特征是不一样的.可能是汽车的色单调和背景的色复杂对比度不同,也可能是汽车的色连续性和背景的色不连续性.也可能是汽车轮廓的形状规律性和背景的无规律性.所以即使是模式识别也只能识别特定领域或特定类型的图象.其次呢,你要能把这些特征值提取出来,可以采用训练你认为特征值明显的图片来确定权值的范围,对于没有真正理解神经网络的程序员来说,你训练的效果可能远远不能达到效果.如果复杂的图片,建议先用简单的神经网络将其进行类别划分,然后对每个可能独立的特征值进行网络识别,能很大程度的减少网络复杂性和设计难度,并且能提高识别程度,但划分网络也可能造成部分数据无法识别.反正就我看来,你最好选择比较容易(肉眼识别比较容易其特征值一般来说就比较明显,并且特征值单调)的图片来做,否则恐怕很有难度.
要模式识别首先要有特征值,比如色彩对比度,色彩连续性,形状规律性等等
其次要有训练数据,通过训练划分你的特征值权值和网络的分之数目和网络层数
就拿你现在的汽车识别来说,首先要确立特征值.一副有复杂背景的图片来说,汽车的特征和背景特征是不一样的.可能是汽车的色单调和背景的色复杂对比度不同,也可能是汽车的色连续性和背景的色不连续性.也可能是汽车轮廓的形状规律性和背景的无规律性.所以即使是模式识别也只能识别特定领域或特定类型的图象.其次呢,你要能把这些特征值提取出来,可以采用训练你认为特征值明显的图片来确定权值的范围,对于没有真正理解神经网络的程序员来说,你训练的效果可能远远不能达到效果.如果复杂的图片,建议先用简单的神经网络将其进行类别划分,然后对每个可能独立的特征值进行网络识别,能很大程度的减少网络复杂性和设计难度,并且能提高识别程度,但划分网络也可能造成部分数据无法识别.反正就我看来,你最好选择比较容易(肉眼识别比较容易其特征值一般来说就比较明显,并且特征值单调)的图片来做,否则恐怕很有难度.
HUANG_JH 2003-05-27
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我回去找找资料，明天告诉你去哪找
HUANG_JH 2003-05-27
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我在一些专业的杂志看过一些研究生发表的论文，有很多篇关于图像、车牌识别的文章，都不是很能看懂，在我想，这应该是一项比较成熟的技术了吧？？
MAX°孟兆 2003-05-27
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你找以前的软件学报中就有很多关于图像分析的文章,但很难
软件学报网站
http://www.jos.org.cn/
软件学报网站
http://www.jos.org.cn/
qsqwmy 2003-05-27
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听说要用模糊数学的算法
huang_jihua 2003-05-27
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这样做好像不实际，我觉得你可以考虑探测汽车的其他地方来确定是否是汽车。
netsys2 2003-05-27
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这是数学问题，编程简单。
wer1024 2003-05-27
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学习
要用代码写出来，那也有蛮复杂
要用代码写出来，那也有蛮复杂
benjiam 2003-05-27
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学习
nobill 2003-05-27
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关注！
「已注销」 2003-05-27
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关注、学习
COKING 2003-05-27
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不能！ 因为汽车本身就是一个模糊概念！
什么是汽车。玩具、模型、图片？
再比如，在汽车的某一位置在贴上一副“汽车的画”，那怎么办？
大小，颜色，形状等都不是判断的依据！！！！
什么是汽车。玩具、模型、图片？
再比如，在汽车的某一位置在贴上一副“汽车的画”，那怎么办？
大小，颜色，形状等都不是判断的依据！！！！
dexing 2003-05-27
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