公众号:matlabworld。从事人工智能,机器学习,机器视觉,图像处理,信号通信等工作,熟悉MATLAB/verilog/python/opencv/tensorflow/caffe/C/C++等编程语言
基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
基于CNN卷积神经网络的目标识别算法matlab仿真,测试mnist数据库
交通标志识别一直是计算机视觉和机器学习领域的研究热点之一。PCA(Principal Component Analysis)降维算法是一种常用的特征提取方法,可以将高维数据降低到低维空间中。本文介绍一种基于PCA降维的交通标志训练和识别算法,该算法可以从交通标志图像中提取特征,并训练出一个分类器,用于识别新的交通标志图像。