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MATLAB深度学习
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基于MATLAB的时空特征融合视频人体动作智能检测系统
本项目利用MATLAB开发，通过提取视频序列的时空特征并融合深度学习算法，实现对行走、跑步、跳跃等人体动作的精准识别与分类，支持实时视频流处理，提升动作检测的智能化水平。 -
基于MATLAB的卷积神经网络手写数字识别系统
本项目使用MATLAB实现了一个完整的卷积神经网络（CNN）手写数字分类系统，包含网络初始化、训练和测试三个核心模块，能够高效识别手写数字并可视化结果。 -
MATLAB实现斯坦福大学深度学习课程练习代码
本项目提供斯坦福大学深度学习在线课程课后练习的完整MATLAB实现。涵盖神经网络基础、反向传播算法和梯度下降优化等核心内容，代码结构清晰且包含详细注释，是学习深度学习的实用参考资料。 -
基于MATLAB深度学习算法的智能图像识别系统
本项目利用MATLAB构建的深度神经网络，实现图像预处理、特征提取和自动分类功能。系统支持多种图像格式输入，能够高效识别不同类别图像，并提供可视化分类结果展示。 -
MATLAB卷积神经网络图像特征识别系统
本MATLAB项目演示了基于CNN的图像特征识别流程，支持多种基础网络结构选择，可对边缘、纹理等特征进行提取与训练。用户可加载本地图像进行模型训练与测试，提升识别精度。 -
基于堆叠自编码器的手写数字识别MATLAB实现项目
本项目完整实现了斯坦福深度学习教程中的堆叠自编码器练习，包含预训练和微调两个阶段。使用MNIST手写数字数据集进行训练和测试，支持自动数据加载路径检测和训练过程可视化。该MATLAB实现为深度学习爱好者提供了完整的自编码器学习参考。 -
MATLAB实现基于卷积神经网络的车牌识别系统
该项目利用MATLAB构建卷积神经网络，实现车牌图像的自动识别。系统包含车牌检测、字符分割与字符识别三个模块，能够在复杂环境下准确提取并输出车牌号码，为智能交通提供技术支持。 -
MATLAB深度学习人脸识别模型训练系统
本项目基于MATLAB实现端到端的人脸识别模型训练系统，包含数据预处理、特征提取、模型训练和性能评估模块。系统通过深度学习网络自动学习人脸特征表示，支持批量训练和增量学习，能够生成高精度的人脸识别模型。 -
基于MATLAB的光学图像超分辨增强系统
本MATLAB项目利用深度学习技术，对各类光学图像（包括遥感、显微镜及摄影图像）进行超分辨率重建与质量优化，能够将低分辨率输入转化为细节丰富、视觉清晰的高分辨率图像。 -
MATLAB深度学习眼底图像辅助诊断系统
本项目基于MATLAB构建卷积神经网络模型，实现对眼底图像的自动分析与糖尿病视网膜病变筛查。支持图像预处理、病变特征提取与分级诊断，为临床提供高效辅助诊断工具。
