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HOG-LBP-detection
- 该程序分别提取正负样本图像的HOG和LBP特征，利用支持向量机进行样本训练，得到行人分类器。利用训练好的分类器进行检测，实验结果表明，该方法可以有效检测出图像中的行人，并达到了较好的检测结果。-A novel approach based on combining Histogram of oriented gradients (HOG) and LocalBinary Pattern(LBP) is suggested in the program.Also liner SVM is acte
FaceDetection
- 人脸检测。用c++编写。人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像（或影像）中是 否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛，是实 现机器智能化的重要步骤之一。 AdaBoost 算法是1995 年提出的一种快速人脸检测算法，是人脸检测领域里 程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在 效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。-Face Detection. Using c++ to prepare. Fac
svm 入侵检测-1
- 模式识别中的入侵检测算法1，不错的内容啦-pattern recognition of an intrusion detection algorithm, as well--
objectdet20070707
- cvpr07年 对象检测代码 hog+svm，压缩包里含有行人，车辆等分类器，可以直接检测-cvpr07 on object identification code hog+ svm, compression bag with pedestrians, vehicles and other classifiers
botdigger
- 基于api hook技术的未知病毒检测工具，可以用来学习。使用api hook工具获取刻意进程的api 序列，以api短序为特征输入svm进行识别。-Api hook technique based on the unknown virus detection tool to learn. Tools for use api hook api deliberate process sequence to a short sequence featuring api import svm for
hog
- HOG+SVM 应用OPENCV来检测人体图像中是否有人-HOG+SVM application the OPENCV to detect whether someone in the human body image
cppHoG-raw-RBF
- HOG特征 加上 SVM训练方法的程序，可以实现人体检测、人脸检测，从CSDN上下载的，本人使用了，可以使用，但需要安装opencv2.0以上版本，其余的版本我没试过-HOG feature program plus SVM training methods, you can achieve human detection, face detection, download from CSDN, I use, you can use, but need to install opencv2.0
libsvm
- 随着计算机和网络技术应用的日益普及，网络安全问题 日显突出。来自计算机系统外部和内部的入侵者可能会对系 统进行破坏，或者试图窃取客户的个人信息。为了保证计算 机系统及信息的安全，网络入侵检测技术得到了发展和应用。-In order to optimize test efficiency of Intrusion Detection System(IDS) based on Support Vector Machine(SVM), a new intrusion detection
[2013-05-22]svmtrain1
- SVM训练检测 SVM训练检测 -SVM train detectionSVM train detectionSVM train detection
peda_detect
- 行人检测实现代码，利用hog特征和harr特征，svm分类器实现-Pedestrian detection code, the use of hog features and harr characteristics, svm classifier to achieve
VSM
- 向量空间模型svm，主要用于检测文档间的相似度。-Vector space model svm, mainly used for detecting the similarity between documents.
pv_gudao
- 基于SVM和dbs的孤岛检测matlab代码-An island detection based on SVM and DBS matlab code
PeopleDetect-master
- 使用HOG特征和SVM分类器来进行行人检测，通过svm训练分类器得到人的特定参数-Pedestrian detection using HOG features and SVM classifier, and the specific parameters are obtained by SVM training classifier.
PeopleDetection-master
- 使用MATLAB语言，利用HOG特征和svm分类器来实现行人的检测-Using MATLAB language, the use of HOG features and SVM classifier to achieve pedestrian detection
hog_svm
- hog+svm的Demo，实测可以运行，搭配INRIA图片集准确率为0.96. 不足：直接把图片缩小为64*128来检测，window的滑动没有。(the demo of HOG+SVM, could run,; not enough: it resize image to 64*128. the window have no slide.)
利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测
- 利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测(Using Hog features and SVM classifiers for pedestrian detection)
hog_svm
- 利用hog特征以及svm实现两个类别图像的分类(Classification of two categories of images using hog features and SVM)
程序
- SOM-SVM模型是利用SOM的聚类特点，将含有相同特征的输入样本聚集在一起，并把离聚类中心较远的输入样本舍去。经过20%的样本压缩后，将含有代表性的小样本再送入SVM进行训练。本文的样本集通过实验平台采集，验证了基于支持向量机的频谱感知方法在实际数据测试条件下也能取得很好的感知性能。仿真结果表明，SOM-SVM模型在低信噪比下，频谱检测率接近100%，检测错误率也得到了很好的改善。(The SOM-SVM model is based on clustering characteristics
信用卡欺诈检测-基于不平衡数据处理的研究
- 信用卡欺诈不平衡数据预测，主要用到的是SVM，python工具，主要是基于数据不平衡进行处理。(Credit card fraud unbalance data prediction, the main use of SVM, python tools, mainly based on data imbalance processing.)
fapiao
- 主要实现的是发票的文字区域的检测，采用的SVM训练器进行分类，同时对区域进行划分并且识别出主要文字。(The main task is to detect the text area of invoice. The SVM trainer is used to classify the text area and recognize the main text.)