搜索资源列表
changjingshibiefenlei
- 本文件是图像场景识别并进行分类的程序，已运行成功。 分别利用1 tiny image描述和最近邻分类器 2 bags of sifts描述和最近邻分类器 3bags of sifts描述和线性svm分类器进行场景分类识别的。 在主程序proj3中将FEATURE 改成tiny image，CLASSIFIER 改成nearest neighbor，注释其他FEATURE 和CLASSIFIER的选择就可以实现第一种场景分类识别：tiny image描述和最近邻分类器。以此类
supportvecormachine-3.20
- 各种平台 java c++ matlab 这么也一个顶5个。不给下载就过分了-this god like!SVM so strong classifier,and so many platforms u can chose
Action-recognition-code
- 毕业设计所做工作，EI会议已经accept预计9月online的视频中人行为识别论文的matlab代码，分类器采用SVM。需要论文原文可发邮件至jycwinner@163.com。-Human action recognition matlab code. The classifier is Support Vector Machine.
easy_svm
- 通过MATLAB实现基于SVM支持向量机的分类器的设计和仿真-The design and Simulation of the classifier based on SVM support vector machine is realized by MATLAB
svm_gesture_recognition
- 基于opencv的手势识别 1、hog : hog特征提取 2、hogTainer ： 样本训练，利用了SVM方式 3、gestureRecognition ： 手势识别，利用了训练得出的线性分类器进行识别分类 训练样本在hog文件夹中，对应gesture_a到gesture_e ，五种手势-Gesture recognition 1, hog: hog feature extraction 2, hogTainer: sample training, t
AINN
- 基于VC++的人工智能支持向量机分类和回归分析-AI SVM REGRESSION CLASSIFIER BASEED ON VC++
training
- This file it how to training data with lbp histogram, for classifier with svm. So the data will be save in yml file and then will be load again for classifier
FacialExpressionClassification
- 1. 使用matlab自带的人脸识别工具（Viola-Jones算法）找出人脸的位置，并裁剪出人脸区域。 2. 使用Gabor滤波器识别出人脸的局部特征及纹理。 3. 训练一个SVM进行表情分类。 4. 交叉验证得到表情分类正确率为83.3 。 操作说明和系统描述请见ReadMe.-1. Using matlab with face detection tool (Viola-Jones algorithm) to find the location of a human
chapter15_0
- svm 的参数优化，利用交叉验证法选择最优参数c g，最终提高训练集的分类准确率,更好的提高分类器性能-Svm parameter optimization, the use of cross-validation method to the optimal parameter c g, and ultimately improve the training set classification accuracy，better improve the classifier performan
chapter15_PSO
- svm 的参数优化，利用pso(粒子群优化算法)选择最优参数c g，最终提高训练集的分类准确率，更好的提高分类器性能-Svm parameter optimization, the use of pso (particle swarm optimization algorithm) to the optimal parameter c g, and ultimately improve the training set classification accuracy, better impr
chapter15_GA
- svm 的参数优化，利用ga(遗传优化算法)选择最优参数c g，最终提高训练集的分类准确率，更好的提高分类器性能-Svm parameter optimization, the use of ga (genetic optimization algorithm) to the optimal parameter c g, and ultimately improve the accuracy of the training set classification, better improve
gaSVMcgForClass
- svm 的参数优化，利用ga(遗传优化算法)选择最优参数c g，最终提高训练集的分类准确率，更好的提高分类器性能,这是ga的功能函数源码-Svm parameter optimization, the use of ga (genetic optimization algorithm) to the optimal parameter c g, and ultimately improve the training set classification accuracy, better imp
svmcls
- 李荣陆老师做的文本分类器,特征选择方式包括全局和按类别选取，概率估算方法支持基于文档（布尔）统计和基于词频统计，支持三种特征加权方式，特征评估函数包括信息增益、互信息、期望交叉熵、X^2统计，文本证据权重，右半信息增益，分类方法包括支持向量机SVM和K近邻KNN，(text classifier that was written by Li Ronglu)
非线性分类器设计
- 非线性分类器设计—支持向量机 matlab程序运行 非线性支持向量机（SVM）的原理、核函数类型 libSVM工具箱安装的一般流程(Nonlinear classifier design support vector machines)
comp4021-assignment2-svg-master
- Comp course program for image classification. The classifier may be SoftMax or SVM to calculate the loss.
letters_svm
- 在halcon集成环境中,和如何估简单向量机进行字符识别.(* This example program shows how to use a simple SVM OCR classifier)
FeatureExtractionUsingAlexNetExample
- 本示例展示了怎样从一个预处理的卷积神经网络中提取特征，并用这些特征去训练一个图像分类器。(This example shows how to extract learned features from a pretrained convolutional neural network, and use those features to train an image classifier. Feature extraction is the easiest and fastest way use
Detection-system-of-skin-diseases-using-image-processing-master
- To classify four types of skin diseases such as Dermatitis, Melanoma, Diabetic foot ulcer, Impetigo,2 types of ML algorithms KNN and SVM are used. To get a visual representation of classifier output the ROC curve is plotted. To measure the performanc