说明：模式识别——数字图像的纹理分析应用实例。《VC模式识别》源码。

说明：为了实现对手写字体的识别，运用了人工智能的分层神经网络思想，对识别的字体通过训练学习，达到识别手写字体的功能。

说明：人脸识别的核心源代码，PDF格式文件，采用特征脸方法。可供有兴趣的人阅读。

说明：一个简单的八数码问题,你可以通过输入1到9的样字,通过训练,可以识别1到9的数字

说明：这是一个中科院中文词法分析器，能对输入的文本进行分词，词性标注，未登陆词识别等功能，正确率相当高，很有用哦

说明：这个才是好东西，语音识别相比大家都知道，但是目前市场上出现的效果都不是太好，这个代码也是语文转换，效果还可以，但是说话不能口音太重

说明：图像识别程序,数字图像处理,源代码及资料等等,找到的,很不错

说明：信号调制识别：在SNR=10db，干扰为高斯噪声的条件下进行信号调制类型的自动识别。

说明：一个图象处理事例程序，可以实现灰度处理，灰度直方图统计等

说明：利用VB开发的手写数字识别系统，实现由1-10的手写识别

说明：这是一个数字汉字字符识别系统，它的特点在于它的多种识别对象，可以完成数字，汉字，字符等的识别。

说明：这是一个基于神经网络法的字符识别系统，神经网络法的使用使本系统识别率很高。

说明：用MATLAB开发的语音识别中语音特征提取方法之一LPCC(线性预测倒谱系数）。

说明：这是个手指指纹识别的源代码 ,也是从网络上下载的

说明：基于matlab的hopfield神经网络识别带噪声字母的源代码，很经典！

说明：这是《Visual C++视频/音频开发实用工程案例精选》一书的源代码。精选了大量的具有商用价值的工程案例，包括视频捕捉系统、视频会议系统和远程视频监控系统的开发技术；网络、多媒体技术的底层实现；MP3深入编程技术等。最后一章为基于IBM ViaVoice的语音识别系统在上位机和下位机之间的通信的架构及实现。

说明：这是一种利用神经网络来进行人脸识别的算法。

说明：车牌定位系统是进行车牌自动识别的重要一部分能正确的获得整个图象的车牌部分 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j= Pi,j-Pi,j-1 i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。

说明：原创，手写汉字识别，里面有README，帮助别人使用和阅读。

说明：VC中的边缘提取中的细化部分，相关类可参考，对数字的模式识别有用。

说明：车辆识别

说明：光盘中存放的是书中涉及的源代码，为了便于读者学习，已将完整的程序分割开，读者在使用的时候，最好按照书中介绍的内容一步一步的实现。其中第1章提供的是相关算法的核心程序，第5章由于是一个综合的商业程序，涉及到各种技术，如果读者需要图像识别部分的程序，可以发邮件至2wintech@126.net与我们联系。另外，书中涉及到的图片等资源，保存在光盘的对应目录下。

说明：基于matlab的指纹识别系统，采用基于细节点对比，输入图像必须是256×256，8－bit灰度值，500dip的指纹。

说明：用matlab编的关于识别的例子，初学者可以

说明：老师布置的一个project，里面有题目和源程序，能够识别十个数字。

说明：VC++数字图像模式识别技术及工程实践 一书中的程序源代码。

说明：一个用vb编写指纹识别程序，它通过二值化图象，计算阈值和统计黑像素值来识别

说明：一个基于计算阀值和黑像素值的生物识别软件，用vb编写，界面剪接，使用方便！

说明：模式识别中人脸的检测与定位所包含的算法程序(facedetect)

说明：提供了图像识别，包括人脸识别和虹膜识别，是不可多得的程序