自己做的实时动态手势识别系统，可识别0-9十个阿拉伯数字手势。
Realease版，识别率我自己用70%，不熟悉的人可能低一些，环境最好选择室内，不可太暗。
有兴味的可以玩玩。

智能交通系统利用先进的信息技术改善交通状况，使交通更畅通、更安全、更绿色。
车牌识别系统是的核心技术之一，它主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块。
随着安防视频步入高清时代，视频的分辨率越来越高，智能交通系统对车牌识别技术有了更高的要求：处理速度更快、环境适应性更强、识别率更高。
本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体引见了车牌自动识别的原理。
并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。
车牌识别_matlab_模式识别(MATLAB代码，论文，图片素材)

之前上改进上次上传的代码，增加了一次滤波和修正车牌的过程，使的识别率大大提高，另外增加了GUI界面，可以很方便的使用。
也算是对本人课程设计的一个结果。
基于车牌分割的车牌识别。
需要的同学可以了解一下

针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题，提出将具有全局寻优的萤火虫算法，结合BP算法共同训练神经网络。
在本质上，萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练，避开局部极值点，得到优化后的神经网络初始权值后，利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练。
轴承毛病实验表明，萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升，毛病识别率最高达到99.47%。

利用BP神经网络设计指纹识别算法，给神经网络提供每一模式类中的一些样本作为训练样本。
BP网络经过学习，不只能够识别已训练过的样本，而且能够识别未出现过的样本。
利用神经网络的泛化能力，提高指纹识别算法的识别率，图像增强、提取指纹特征

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。