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提出一种基于支持向量机( SVM)和遗传算法(GA)的离散余弦变换(DCT)域盲数字图像水印方法. 该方法能自适应于图像的局部特征. 依据图像块的局部特性,利用SVM对图像块分类,自适应地确定水印嵌入强度, GA用来优化水印嵌入位置. 实验结果表明该方法有较好的不可见性和较强对抗攻击的鲁棒性.-Based on support vector machine (SVM) and genetic algorithm (GA), discrete cosine transform (DCT) doma
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支持向量机(svM)是一种新的机器学习技术。本文采用一对一方法构建多分类SVM
分类器。利用常用的灰度共生矩阵方法提取图像纹理特征，组成特征向量，输入构建好的SVM
多分类器中进行分类。对从Brodatz纹理库中选取的4张纹理图像进行了分类实验，取得较好的
分类结果-Support vector machine (svM) is a new machine learning techniques. In this paper, one way to build a multi-cla
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的研究彩色数字图像的计算机分类识别方法并应用于古瓷片的自动分类。方法提出
了一种色彩纹理特征的提取模型，采用该模型，利用IGabor滤波器提取数字图像的色彩纹理特征，
并构造支持向量分类机(SVM)分类器组。结果实现了高准确率多类别图像的自动分类识别，并
成功应用于古瓷片的自动分类。结论色彩纹理特征提取方法将颜色与纹理进行融合，增强了数
字图像之间的特征区分能力。-Study color digital image classification and recognition m
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用小波变换进行图像预处理，再用自编小程序寻优参数，并用svm分类-Using wavelet transform for image preprocessing, and then writing small programs optimization parameters, and SVM classification
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利用svm算法分类图像。示例中：将篮球场和网球场利用算法自动分类，包含了基于颜色矩的彩色图像特征提取算法-image classification using SVM algorithm
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一种基于半监督的svm的图像分类方法。该方法通过聚类核的方法利用无标记样本局部正则化训练核的表达式。这种方法通过图像直接学习一个自适应的核。该程序仿真的是文章：Semi-supervised Remote Sensing Image Classification with Cluster Kernels。大家可以参考下。-A semi-supervised SVM is presented for the classification of remote sensing images. The
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一个用BoW|Pyramid BoW+SVM进行图像分类的Matlab Demo
-Image Classification using Bag of Words and Spatial Pyramid BoW
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图像场景分类的bow模型opencv源代码，采用k-means聚类构造单词，采用支持向量机的svm分类器。-Image scene classification bow model opencv source code, using k-means clustering structure of words, using support vector machine svm classifier.
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使用cnn提取图像特征，然后用SVM分类，此处没有给出训练集，另外imagenet-caffe-alex部分代码需要注意，需要下载的话把注释掉的代码打开(Using CNN image feature extraction, and then use the SVM classification, there were no given training set, also need to pay attention to imagenet-caffe-alex part of the code
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基于深度相机的手势识别，利用深度信息设置包围盒分割手，然后使用SVM分类器对训练数据集进行训练。在静态手势测试时，我们先计算测试图像的HOG特征，然后经SVM分类得到测试结果(Based on the gesture recognition of the depth camera, the depth information is used to set the bounding box to divide the hand, and then the training data set is
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