模式识别：模式识别是一门以应用数学为理论基础，利用计算机应用技术，解决分类与识别问题的学科。目前模式识别的主流的技术有：统计模式识别句法模式识别模糊数学方法神经网络法人工智能方法数据挖掘等背景模糊模式识别：运用模糊数学的理论和方法解决模式识别问题，适用于分类识别对象本身或要求的识别结果具有模糊性的场合。

本文描述了识别一个接口是否真的是 RESTful 接口的基本方法。符合 REST 架构风格的接口，称为 RESTful 接口。本文不打算从架构风格的推导方面描述，而是从 HTTP 标准的方面描述。识别的方法同时也是指导实践的原则。

OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的。而ubuntu正好提供了python-opencv这个包，用它可以方便地实现人脸检测的代码。 写代码之前应该先安装python-opencv： $ sudo apt-get install python-opencv 具体原理就不多说了，可以参考一下 这篇文章 。直接上源代码。 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-

如何在android中实现nds游戏那样用手势（准确点应该是笔势）来控制游戏角色？现在总算看到一点曙光了，不过手势要做到笔势那样随心所欲地控制游戏人物，还有很多细节问题需要处理。

第7讲图像模式识别引言水果的识别指纹识别技术引言模式识别就是分析图像内容,找出图像中有哪些东西。步骤：图像分割（物体分离）：检测出各个物体，并把它们的图像和其余景物分离特征抽取：对物体进行度量。通过计算对物体的一些重要特性进行量化表示分类：确定每个物体应该归属的类别*模式识别的应用字符识别如清华的尚书OCR识别软件,邮局信函自动分拣机生物特征识别指纹识别,人像识别等遥感应用卫星云图,地面导弹.

语音助手 Siri 一推出，立即引爆了用户的无限灵感。面对各种刁钻古怪的问题，Siri 的回答也令人忍俊不禁。Siri 作为语音助手出现，应该更多地用于解决用户日常生活中的碰到问题，而不是充当用户的“调戏”对象。言归正传，下面介绍的是 Siri 的10种“非娱乐”的“正经”用法。

VoiceChatter 是一个采用 C++ 开发，跨平台的语音聊天应用程序。它在很小的带宽和 延迟下还能够提供高质量的语音效果。

VoiceChatter 是一个跨平台支持的语音聊天工具，主要是为游戏设计，是一个轻量级的可以再很窄的带宽上传递高质量的语音。

MARY是一个采用Java开发的多语种的文字转换语音合成平台。它支持：德语，英语和美国英语，泰卢固语，土耳其语，和俄语。

搜索巨头谷歌的视频聊天应用程序 Google Duo 现在支持全球范围内语音通话。Google Duo 的首席工程师 Justin Uberti 表示，该功能仅在上个月才提供给巴西用户，但现在可以在世界任何地方访问。用户可以在应用程序界面顶部切换来找到语音通话功能。

ACAT (Assistive Context-Aware Toolkit ) 是 Intel 开源的语音通讯系统。

Cainteoir Engine 是一个用于读取、记录不同文档格式 (如 ePub, HTML, MHT, RTF, email, and others) 到不同音频格式输出的库 (例如 PulseAudio, WAV, and Ogg/Vorbis).

eSpeak for Android 是 eSpeak 的 Android 移植版本，支持 75 种语言和方言。

KevinCalculator 是一款 Android 上的语音计算器，支持中文语音输入。

语音合成器是计算机上的文本语音转换系统，可编程包含一种语言的音素和语法规则，单词都发音正确。而语音识别软件则是将口语翻译成文字

gImageReader 是一个简单的 Gtk/Qt 平台上的 tesseract-ocr 图形化前端工具。即图像识别软件。

随 着信息爆炸时代的来临，互联网上充斥着着大量的近重复信息，有效地识别它们是一个很有意义的课题。例如，对于搜索引擎的爬虫系统来说，收录重复的网页是毫 无意义的，只会造成存储和计算资源的浪费；同时，展示重复的信息对于用户来说也并不是最好的体验。造成网页近重复的可能原因主要包括：

首先，在Android系统中，每一次手势交互都会依照以下顺序执行。 1. 接触接触屏一刹那，触发一个MotionEvent事件。 2. 该事件被OnTouchListener监听，在其onTouch()方法里获得该MotionEvent对象。 3. 通过GestureDetector（手势识别器）转发次MotionEvent对象

DBPathRecognizer 是使用 Swift 编写的 iOS 手势识别工具。

本文是手势识别输入事件处理的完整学习记录。内容包括输入事件InputEvent响应方式，触摸事件MotionEvent的概念和使用，触摸事件的动作分类、多点触摸。根据案例和API分析了触摸手势Touch Gesture的识别处理的一般过程。介绍了相关的GestureDetector，Scroller和VelocityTracker。最后分析drag和scale等一些手势的识别。