股票預測基於價格模式1.0 - matlab源代碼。投資者確定華徵信上升,下降,有時水平移動-with的購買熱情在牛市中,推動價格走高,並創建一個熊市市場上具有較強的銷售價格模式,發送價格走低。 一個上漲格局發達市場或個股所具有比賣家多買家,所以價格或指數上漲,創造了一個上升趨勢。經常與延續或反轉趨勢的相關價格模式是可識別的。要求:Matlab的安裝 要求: Windows 3.X的/ 95/98 / ME / NT / 2000 / XP / 2003服務器/ Vista中,...

數字媒體(音頻,圖像和視頻)和減輕他們的繁殖和分佈的迅速蔓延創造了必要的版權執法制度是適保護的內容創造者和擁有者。近年來,數字水印已成為防止用戶侵犯版權的有效方法。這一概念是基於信息的插入以這樣的方式中的數據,該附加信息並不是可察覺尚未電阻坦至(有意或無意)的WA-改建termarked數據。有三個因素必須考慮的圖像或視頻WA-...

基於投影的人臉識別已廣泛在過去二十年中的研究。其中一個問題是,需要大量的存儲空間來保存從訓練面獲得的面部特徵。我們提出了一個基於SVD的臉檢索系統要求比PCA,2DPCA,費舍爾和2DFisher方法更少的內存。在著名的O​​RL(AT&T)人臉數據庫進行測試的算法,包括同等貢獻的40名受試者400 112 X 92灰度級的人臉圖像,實現檢索97.5%的識別率。 要求: ...

我們已經開發出一種基於神經網絡的方法來自動指紋識別。指紋圖像通過多層感知(MLP)分類有一個隱藏層分類。的反向傳播學習技術被用於訓練。所選功能表示一種特殊的方式使得它們在平移,旋轉和縮放同時不變。仿真結果與良好的檢測率和低故障率獲得。 。該方法被發現是可靠與一小部分的指紋數據的系統 要求: ...

掌紋識別系統 - MATLAB源代碼。在生物識別領域,掌紋是一種新型的,但有前途的技術。有限的工作已經報導了掌紋識別和驗證,儘管掌紋特徵的重要性。有可以被用於個人識別的掌紋圖像許多獨特的功能。主要細紋,皺紋,脊,細節點,奇異點,和質地被視為掌紋代表有用的功能。 要求: 在Windows 95/98 / ME / NT / 2000 / XP / 2003服務器/ Vista中,MATLAB...

小波基於神經網絡的人臉識別系統 - matlab源代碼。小波變換被用來減少圖像信息冗餘,因為變換係數的一個子集是必要的保存最重要的面部特徵,例如頭髮的輪廓,眼睛和嘴 我們證明實驗,當小波係數是送入反向傳播神經網絡分類,高識別率可以通過使用變換係數的一個非常小的比例來實現。這使得基於小波的人臉識別比其他方法更為精確。 。Matlab的圖像處理工具箱,MATLAB小波工具箱和Matlab神經網絡工具箱都需要 要求: Windows 3.X的/ 95/98 / ME / NT / 2000 / XP /...

有存在多個的今天生物體的方法如簽名,指紋,虹膜。有基於手寫簽名認證系統,因為它是驗證人最廉價的方式驗證相當大的興趣。指紋和虹膜驗證需要昂貴的設備的安裝,因此不能被用於在每天的地方,如銀行。至於因為法醫專家不能在每一個地方被採用,出現了對開發算法,可以檢驗和驗證個人身份相當大的努力。多次的簽名是不連通過人類可讀的。因此一個簽名被視為一個圖像載體的像素的特定圖案,涉及到一個特定的個人。因此,簽名驗證問題上與確定特定簽名是否真正屬於一個人或沒有。 簽名是手寫的一種特殊情況,其中的特殊字符和茂盛是可行的。簽名驗證...

根據DTW語音識別 - matlab源代碼。搜索匹配兩個時間序列信號的最佳路徑是由於其在這些應用中的重要性對於許多研究人員的主要任務。動態時間規整(DTW)是突出的技術來完成這一任務,尤其是在語音識別系統之一。大田是一個成本最小化匹配技術,其中一個測試信號根據參考模板拉伸或壓縮。雖然還有其他的先進技術在語音識別諸如隱馬爾可夫模型(HMM)和人工神經網絡(ANN)技術中,DTW被廣泛應用於小型嵌入式語音識別系統,如那些嵌入在手機上。 ...

圖像配準 - matlab源代碼。在計算機視覺,套通過採樣​​在不同的時間相同的場景或對象獲得的數據,或從不同的角度,將在不同的坐標系。圖像配準是轉化的不同的數據集到一個坐標系統中的過程。 註冊是必要的,以便能夠比較或整合從不同測量獲得的數據。我們已經制定了一個簡單而準確的登記計劃不變,以規模的基礎上,在這兩個頻域和時域工作的混合方法旋轉和平移 要求: Windows 3.X的/ 95/98 / ME / NT / 2000 / XP / 2003服務器/...

人臉包含的各種信息的人們之間適應性的社會交往。事實上,個人都能夠處理一個面在以各種方式通過其身份進行分類的,連同許多其它人口特徵,如性別,種族和年齡。特別是識別人的性別是很重要的,因為人們按照性別不同的反應。此外,一個成功的性別分類方法可以提高許多其它應用,包括個人識別和智能人機界面的性能。 我們已經開發了一種算法,基於AdaBoost算法性別識別。升壓已經提出改善的任何給定的學習算法的準確性。在推進一個大致創建精確的​​訓練分類比平均表現設置更大的,然後添加新的組件分類,以構成一個整體,其共同的決策規則...