车辆特征识别

这是一个大学项目的应用程序，评估自动驾驶车辆定位的特征探测功能。程序通过加载http://goo.gl/J2RAVD中的mat文件，并在查看器中显示图像，用户可以点击图像下方的按钮之一来执行特征检测。

使用Matlab开发基于语音的生物特征识别系统，该系统识别文本相关的说话人。

针对国际漫游通信产品使用率较低的问题，利用移动用户的全量通信行为和属性数据，结合统计分析与识别模型建立方法，采用SPSS和Clementine工具，高命中率和广覆盖率的基础上，挖掘出国际漫游通信产品用户的潜在特征。通过实证对比分析不同特征的表现，获得了高精准的用户识别率，为运营商在开展国际漫游业务时提供重要参考。

随着技术的进步，数据挖掘和图像处理领域正变得越来越重要。清华第二版的模式识别和数据挖掘概念与技术中英文版，以及模式分类和特征提取的基础应用，展示了模式分析的核心方法。

这是一个计算机电子信息工程通信工程实验课程设计的项目资源。这些资源包含了所需的答辩材料和简单的使用说明。大学生们可以关注我的个人主页，以获取未来所有课程设计和实验的更新。资源的积分需求非常低，仅需签到一次即可获得，无需去其他平台购买。支持并访问我的主页，获取更多课程设计和实验资源。

使用MATLAB的功能，设计并实现了一套车辆牌照识别系统。该系统通过对手机拍摄的含有车牌的图像进行预处理，包括图像大小规整、噪声滤波和参数设置，以提高牌照定位和字符识别精度。系统能够检测、定位和分割出包含牌照字符的矩形区域，并对字符进行二值化和模板匹配，成功匹配后输出车牌号码。

MATLAB课题设计参考，提供源码及框架，可供二次开发。适合初学者和做课程设计参考的学生。

利用Matlab实现车辆运动状态检测，通过优化滑动窗口内的阈值设置，有效区分车辆的静止和转向状态。

特征脸算法的人脸识别逻辑，蛮适合你拿来入门或写 demo。思路其实挺直白：把一堆人脸图片转成向量，用线性代数找出最能代表人脸特征的那些“脸”，也就是特征向量。这些向量再转回图像后，看起来还真像人脸，蛮神奇的。 人脸图像要先统一尺寸，比如100x100，拉平成10000 维的向量。求平均脸，再和每张脸做差，用这些差值构建协方差矩阵，从中提取出你要的特征脸。听着有点绕，实际上用矩阵相乘优化一下，性能也不错。 新图片进来后，投影到这些特征脸上，得到一个权重向量。你拿这个权重去跟数据库里已有的比一比，距离近的，就是同一个人。识别效果主要看你特征脸的数量，一般20~40 个就挺够用了。 哦对了，要真用在

随着数字图像处理技术的不断进步，基于特征法的人脸识别算法在人脸图像处理中发挥着重要作用。