matlab人脸匹配代码BTP第一学期：
摘要：
识别文档图像的语言的问题在许多领域中具有大量应用。
我们分析并改进了两种语言检测方法-纹理和模板匹配。
局部二进制模式用于纹理特征。
对于模板匹配，从它们各自的脚本中精选了英语，印地语，泰卢固语这三种语言的字符模板。
比较这两种方法的纹理特征，可以在3种语言的文档图像分类上实现95％以上的准确性。
使用的软件：
Matlab的
语言文字：
Matlab，Python
简介：
我们生活的世界越来越多语言化，同时越来越自动化。
因此，自动语言识别的需求正在增加。
发现最常用的3种方法即纹理分析，模板匹配和统计分析是准确可行的。
有关这些方法的详细信息，请参见后续章节。
方法：
在图1所示的图像处理步骤之后，从图像中提取相应的特征。
纹理方法：
使用局部二进制模式提取纹理特征。
为了计算灰度图像中像素的LBP值，我们将中心像素值与相邻像素值进行比较。
整个过程如图2所示。
模板匹配：
从各自的脚本中精选了三种语言的字符模板：英语，印地语，泰卢固语。
然后，在执行了如上所述的图像处理之后，在测试文档图像中搜索这些模板的实例。
简介中显示了每种语
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