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gridregression
- SVM回归中用的gridregression.py函数，用它来进行参数寻优，做了一些改动适用于windows。-SVM regression using the gridregression.py function, use it to carry out parameter optimization, has done some changes to apply to windows.
svm
- python语言写的SVm分类器，自己写的，完全可用！-python language written SVm classifier, write your own, completely free!
Face-recognition-based-on-SVM
- 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.
libsvm-3.22
- SVM LIBRARIE FOR PYTHON DEVELOPPERS
svm
- 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)
Image Classification Example
- python实现用SIFT+K-MEANS+SVM图片分类(Python implementation with SIFT + K-MEANS + SVM picture classification)
14.SVM(代码)
- 用SVM在python平台实现手写数字的识别(using the algorithm of SVM to recognition of handwritten numerals on python)
python+图像处理+svm
- python+图像处理+svm的验证码自动识别代码(python is good language)
face-Adaboost
- 用Adaboost和PCA算法实现人脸识别，用Python写的代码，根据经典的PCA和SVM算法改编(Adaboost and PCA algorithm for face recognition, code written in Python, adapted from the classic PCA and SVM algorithm)
python_face_recog
- 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
people
- 基于python语言实现opencv自带svm检测行人(Opencv takes SVM to detect pedestrians)
Python-opencv车牌识别
- 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会
carplate
- 首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行深入的研究，然后开发出一个基于 Python 的车牌识别系统，文中先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化和边缘检测等预处理方法，然后用颜色特征和形态特征相结合的方法来确定车牌位置，用彩色分割法来完成车牌分割，最后，运用 SVM 分类训练器完成字符识别并使用Python 软件环境进行车牌识别的仿真实验。(License plate recognition based on SVM)