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基于视频的 handwritten 数字识别系统

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简介：
本项目开发了一套基于视频的手写数字识别系统，能够实时捕捉并准确辨识手写数字，为教育、人机交互等领域提供高效解决方案。 模式识别实践课的课程作业是基于视频的手写数字识别系统，该系统的操作简单方便。

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  • 基于视频的 handwritten 数字识别系统
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    本项目开发了一套基于视频的手写数字识别系统，能够实时捕捉并准确辨识手写数字，为教育、人机交互等领域提供高效解决方案。 模式识别实践课的课程作业是基于视频的手写数字识别系统，该系统的操作简单方便。
     
  • 基于C++的 handwritten数字识别系统
    优质
    本项目为一个利用C++编程语言开发的手写数字识别系统。采用机器学习技术，有效解析和辨识手绘数字图像，适用于教育、金融等场景中的数据录入与处理需求。 暑期实训项目是基于C++的手写数字识别系统，并包含详细的实训报告及代码。
     
  • 基于知识库的 handwritten 数字识别.zip
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    本项目为基于知识库的手写数字识别系统，采用机器学习算法对大量手写数字数据进行训练和测试，旨在提高手写数字识别的准确率。包含源代码及实验结果分析。 手写体数字识别是一个涉及多个学科的复杂问题，结合了图像处理、模式识别和机器学习等多个领域的知识。其识别过程通常包括图像预处理、特征提取、分类器设定以及后处理等步骤。
     
  • 基于OpenCV的Python视频人脸识别与文字识别系统.zip
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    本项目提供一个利用Python结合OpenCV库实现的人脸和文字识别系统。通过处理视频流数据，自动检测画面中的人脸并识别其中的文字信息，适用于监控、安全等领域应用研究。 下载后可以正常运行，并稍作调整即可用于课程设计或毕业设计。该软件具备以下功能： - 人脸检测与识别（支持图片和视频） - 轮廓标识及头像合成（例如给人物戴上帽子） - 数字化妆（包括画口红、眉毛、眼睛等效果） - 性别识别 - 表情识别（能够辨识生气、厌恶、恐惧、开心、难过、惊喜和平静七种情绪） - 视频对象提取 - 图片修复（可用于去除水印） - 自动上色功能 - 眼动追踪（有待完善的功能） - 换脸功能（有待进一步开发和完善） 查看该软件的具体功能演示。 开发环境： Windows 10 (x64) Python 3.6.4 OpenCV 3.4.1 Dlib 19.8.1 face_recognition 1.2.2 Keras 2.1.6 TensorFlow 1.8.0 Tesseract OCR 4.0.0-beta.1
     
  • 基于卷积神经网络的 handwritten 字体识别
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    本研究采用卷积神经网络技术，致力于提高手写文字（handwritten字体）的自动识别精度与效率，推动光学字符识别领域的进步。 使用TensorFlow实现手写字符识别的卷积神经网络，并可以重新训练该网络。
     
  • 基于OpenCV的数字识别系统.rar
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    本项目为一个基于OpenCV库开发的数字识别系统，利用图像处理技术与机器学习算法实现对数字的有效识别，适用于多种应用场景。 使用OpenCV实现数字识别的方法涉及几个关键步骤：首先需要预处理图像以增强对比度并去除噪声；然后应用边缘检测技术来定位可能包含数字的区域；接着采用OCR（光学字符识别）技术或自定义训练模型来解析这些区域中的具体数字。整个过程要求对Python编程语言和OpenCV库有较好的掌握，同时还需要一定的机器学习基础以便于理解和优化算法性能。
     
  • 基于MATLAB的语音数字识别系统（0-9数字识别，含GUI）
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    本项目开发了一套基于MATLAB的语音数字识别系统，涵盖0至9的数字识别功能，并包含用户友好的图形界面(GUI)，旨在提高用户体验和系统的实用性。 MATLAB语音数字识别系统能够识别0到9这十个数字。
     
  • 基于MATLAB的手写数字识别系统
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    本项目开发了一个基于MATLAB平台的手写数字识别系统。利用机器学习技术，该系统能够准确地对手写数字进行分类和识别，为图像处理与模式识别领域提供了有效的工具和支持。 这学期上了模式识别课程，并完成了手写数字识别的作业，现在想通过这种方式赚取一些积分。
     
  • 基于MATLAB的手写数字识别系统
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB平台的手写数字识别系统，采用机器学习算法实现对手写数字的准确分类与识别，为用户提供了便捷高效的数字识别解决方案。 该课题是基于Matlab的手写数字识别系统。在一张图像上手写了多个数字。利用鼠标框定需要识别的数字区域，并进行裁剪、灰度化处理以及二值化处理，提取数字特征，使用神经网络方法进行识别。此外，还设计有人机交互界面，在此基础上进一步拓展功能。
     
  • 基于MFC的数字手写识别系统
    优质
    本项目开发了一套基于Microsoft Foundation Classes (MFC)的数字手写识别系统。该系统利用先进的图像处理和机器学习技术，能够精准地识别用户的书写内容，并转换为可编辑文本格式，极大地提升了用户在多种应用场景下的输入效率与便捷性。 本程序是一个基于C++的MFC手写数字识别系统，能够识别0-9的简单数字，并采用多种识别算法。