说明：卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CN...

卷积神经网络 CNN

说明：利用大量图像数据对卷积神经网络算法进行训练，通过卷积、池化、下采样以及全连接层训练后的卷积神经网络在图像识别精度越来越高。

图像数据 卷积神经网络算法 CNN

说明：基于Matlab的指纹识别程序，是一个学习的好例子，很好，很强大。

指纹识别 matlab指纹识别 指纹

说明：极限学习机是由黄广斌在2005年作为一种新的单隐层前馈神经网络提出的，具有与神经网络（NN）相同的全局逼近性质，且其参数学习无需迭代，速度明显快于现有的神经网络。目前在岩性识别、LF终点温度软测量、穿孔机导盘转速测量、软测量建模、图像识别等方面有所应用，但将其用于图像分割中的应用还较少。

极限学习机 神经网络 NN

说明：BP神经网络算法，贝叶斯-最小距离分类器，可以用于模式识别。

BP神经网络算法 贝叶斯-最小距离分类器

说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法源代码，可用于图像目标检测和识别。

PCA SIFT算法 图像目标检测 图像目标识别

说明：贝叶斯分类程序，用于图像的分割，二值化等，是模式识别中的一种基本分类方法。 k均值聚类，神经网络。

贝叶斯分类 图像分割 二值化 k均值聚类 神经网络

说明：简单地实现了一、二、三维的K均值聚类，效果还不错，适合初步学习模式识别的同志们

grownsy8 聚类三维 一维k均值聚类 k聚类一维 k均值聚类三维

说明：采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。要求自行编写代码实现遗传算法。

遗传算法 SVM 分类器 SE SP ACC AUC

说明：2D线性判别分析工具箱，该方法为Pattern recognition letters关于2DLDA的源码。

2DLDA LDA