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主要用于MATLAB的SVM的人脸识别功能，有具体的代码可以查询-MATLAB-SVM is mainly used for face recognition function, there is a specific code that can query
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《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》6
支持向量机,综合案例——基于PCA和SVM的人脸识别系统-" Digital image processing and machine vision: Visual C++ and Matlab to achieve" 6 support vector machines, comprehensive case- based on PCA and SVM for Face Recognition Syste
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几篇有关基于向量机的人脸识别EI论文，希望对从事人脸识别的人员有所帮助-Few articles about the EI-based Face Recognition paper, the staff want to help in the face recognition
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1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。
参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005
2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割
参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》
C. Rother 2004
3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码
4 虹膜识别程序
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基于pca的人脸识别程序，人脸库需要自己下载，供参考-Pca-based face recognition program needs to download face database, for reference
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支持向量机及其在人脸识别中的应用研究
上海交通大学博士论文，在知网上面付费下载得到的。本文从应用的角度出发，较为全面地对一些相关问题进行探讨，并使用Visual C++实现了一个基于支持向量机的人脸识别软件—idTeller。 论文的主要工作和创新点包括： ·提出了两种基于VC边界的支持向量机参数选择算法—固定C算法和VC-CV算法。VC边界是两类支持向量机参数选择的一个理想准则，但它的一些固有缺点使其应用变得困难。本文通过将VC边界转化为VC指标，最终把问题归结为对最小包围体的求解，从理论
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一个有关人脸识别的程序，是PCA和SVM的，可以运行-a code about face recognition
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KPCA和SVM在人脸识别中的应用-KPCA and SVM in face recognition
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基于PCA和SVM的人脸识别系统，该系统为Matlab源代码编程，利用PCA（主成分分析）和SVM（支持向量机）方法进行训练、识别和测试，人脸识别率为91 。-Based on the PCA and SVM of the face recognition system
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基于SVM的人脸识别，识别率很高的，MATLAB代码，已验证完毕-SVM-based face recognition, recognition rate high, MATLAB code, has completed verification
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人脸识别的SVM算法，运行正确。采用Matlab编写。-SVM algorithm for face recognition, running correctly。Based on matlab.
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人脸识别 matlab 运用lbp特征加入svm进行训练-face recognition
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利用支持向量机SVM进行人脸识别，采用Python语言编写。-Face recognition based on SVM, using the Python language.
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relize the idea of the face recognition of PCA-SVM
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用Python写的关于SVM算法的人脸识别小程序(Written in Python on the SVM algorithm for face recognition applet)
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本程序是介绍SVM算法的matlab程序，主要用于人脸识别方面(This procedure is introduced SVM algorithm matlab procedures, mainly for face recognition)
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两个关于人脸定位和人脸识别的python实现方法的简单代码。(Two simple code about the python implementation of face positioning and face recognition)
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用PCA和SVM实现人脸识别，是经典的人脸识别Python代码(Face recognition using PCA and SVM)
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基于python+opencv 的 人脸识别，对一段视频进行读取，并检测出人脸，然后进行PCA 降维，最后用SVM进行人脸识别，识别率94%左右。(Based on python + opencv face recognition, a video was read, and face detection, and then PCA dimension reduction, and finally SVM face recognition, recognition rate of about 9
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用于人脸识别，包含了PCA及SVM算法，数据集采用的ORL数据库(face recognition(PCA+SVM))
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