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指纹识别系统。 matlab源代码，指纹识别。基于滤波器组的指纹匹配。所提出的基于过滤器的算法使用的Gabor银行滤波器在指纹作为紧凑型固定长度的FingerCode捕捉局部和全局的细节。 Matlab和Matlab的图像处理工具箱都需要 要求： 在Windows 95/98 / ME / NT / 2000 / XP /...

股票预测基于价格模式1.0 - matlab源代码。投资者确定华征信上升，下降，有时水平移动-with的购买热情在牛市中，推动价格走高，并创建一个熊市市场上具有较强的销售价格模式，发送价格走低。 一个上涨格局发达市场或个股所具有比卖家多买家，所以价格或指数上涨，创造了一个上升趋势。经常与延续或反转趋势的相关价格模式是可识别的。要求：Matlab的安装 要求： Windows 3.X的/ 95/98 / ME / NT / 2000 / XP / 2003服务器/ Vista中，...

有存在多个的今天生物体的方法如签名，指纹，虹膜。有基于手写签名认证系统，因为它是验证人最廉价的方式验证相当大的兴趣。指纹和虹膜验证需要昂贵的设备的安装，因此不能被用于在每天的地方，如银行。至于因为法医专家不能在每一个地方被采用，出现了对开发算法，可以检验和验证个人身份相当大的努力。多次的签名是不连通过人类可读的。因此一个签名被视为一个图像载体的像素的特定图案，涉及到一个特定的个人。因此，签名验证问题上与确定特定签名是否真正属于一个人或没有。 签名是手写的一种特殊情况，其中的特殊字符和茂盛是可行的。签名验证...

基于神经网络的matlab源代码文本无关的说话人识别。说话人识别或语音识别是识别人他们的声音的任务。这样的系统中提取的特征从语音，型号和使用它们从他/她的声音识别的人。说话人识别的历史可以追溯到大约四十年，其中的几个模拟滤波器的输出，平均时间进行匹配。 的说话人识别使用语音对已发现的个体之间不同的声学特性。这些声波，同时反映解剖结构（例如，大小和咽喉和嘴的形状），学习行为模式（例如，语音音调，说话方式）。这种掺入了解到模式进入语音模板（被称为声纹）赢得了说话人识别其分类为一种行为生物特征。...

面部表情识别 - MATLAB源代码。我们提出了一种算法，面部表情识别，可以给定图像分为七个基本面部表情类（快乐，悲伤，恐惧，惊讶，愤怒，厌恶和中性）之一。这种方法导致非常强大，因为它不需要任何参考点或节点的网格的检测。该方法具有速度快，可用于实时应用 要求： Windows 3.X的/ 95/98 / ME / NT / 2000 / XP / 2003服务器/...

数字技术的突出进展，随着该数字数据复制和重传的难易程度。然而，由于大致可这样的进步的优势，它们的价格同样上升的潜力，以法律和未经授权的数据操作。因此，有必要时对数码产品免受未经授权的记录企图版权保护，知道数据盗版。目前的研究中的图像，音频和视频的版权保护利用的事实，即人类视觉和音频感知不能检测在图像的特定时间或频率域和音频信号的微小变化，分别。此属性称为掩蔽，根据该微弱但可察觉信号变为不可感知中的另一个在一定条件下存在。大多数研究方法考虑在由一个或多个输入键的功能的独特的方式产生的水印信号。这些键既可以是雇...

在步态作为生物特征的兴趣强烈地受到需要用于视觉监控和监视应用的自动识别系统的动机。近日，在监控应用中使用步态的人身份已经吸引了研究人员的计算机视觉。步态识别为监视系统的适用性出现的事实，步态可以从距离，以及其非侵入性质被感知。虽然步态识别仍是一个新的生物特征，它克服大部分的局限性，其他生物的，如面部，指纹和虹膜识别，可以在大多数情况下都涉及严重罪行，其中遮挡受到影响。 要求： ...

计算为感兴趣区域局部光度描述符已被证明是在应用中是非常成功的，如宽基线匹配，对象识别，纹理识别，图像检索，机器人定位，视频数据挖掘，建筑全景，并识别对象的类别。我们使用这种方法进行人脸识别取得了优异的成绩。 要求： 在Windows 95/98 / ME / NT / 2000 / XP / 2003服务器/ Vista中，MATLAB...

恶性黑色素瘤是当今世界上很多白皮肤的人群中领先的癌症之一。变化的休闲行为与增加紫外线照射会导致黑色素瘤诊断的数量急剧增加。在发病率升高最早是在美国发现于1930年，其中一人出10万，每年从皮肤癌的遭遇。这个比率在80年代中期增加至6每10万和13每10万人在1991年的数字也相当于在欧洲观察到的发病率。...

人工神经网络（人工神经网络）是设计用来模拟一个简单的生物神经系统被认为是操作方式的程序。它们是基于模拟的神经细胞或神经元，其连接在一起以各种方式，以形成网络。这些网络必须学习，记忆和创造之间的数据关系的能力。 ANN是一个信息处理范例，在硬件或软件中实现是大脑的生物处理之后进行建模。人工神经网络是由高度互连节点，称为神经元或处理单元的集合。甲节点接收加权输入从其他节点，总结这些输入，并通过一个函数对其他节点传播这个总和。这个过程类似于生物神经元的动作。 。一个神经网络学会由例子 要求： ...