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gspm
- 自己本机测试最快时60帧/秒,局域网传输只测试一次,结果很让我失望,原因不明~~~~ 说下我的思路过程(我认为过程很重要!) 分块比较+压缩传输与以前那个内存流比较的优缺点: 内存流比较能找到最精确的找到图片差异,但每次都要压缩相同大小的数据,大家可以测试下,那个算法传输瓶颈是压缩算法,最费时间和CPU 分块比较+压缩传输能有效的减少压缩数据量,但缺点也很明显,比较图片的效率肯定没内存流比较高,要加快传输只能找到更好的算法 我选择的是后者,开始的时候是直接把
SVM_FACE
- 基于支持向量机的人脸检测训练集增强算法实现。根据支持向量机(support vector machine，简称SVM)~ ，对基于边界的分类算"~(geometric approach)~ 言，类别边界附近的样本通常比其他样本包含有更多的分类信息．基于这一基本思路，以人脸检测问题为例．探讨了 对给定训练样本集进行边界增强的问题，并为此而提出了一种基于支持向量机和改进的非线性精简集算法 IRS(improved reduced set)的训练集边界样本增强算法，用以扩大-91l练集并改
svmTest
- SVM 在JAVA中的运用，简单的DEMO测试，用于做图像识别分析。支援向量机源码调用实例里面有测试资料供简单测试。-The use of SVM in JAVA, simple DEMO test, used to make image recognition analysis. Support vector machine called an instance of source test data for which there is a simple test.
chengxu1
- 支持向量机的程序，本程序选用径向基函数作为核函数，测试样本随机取，可根据具体情况运用。-Support vector machine procedures, the procedures used radial basis function as kernel function, the test samples were taken, according to the specific circumstances of use.
pcasift-0.91nd
- 自己编译的pcasift 本机测试可用 来自http://www.cs.cmu.edu/~yke/pcasift/-Own compilation pcasift this test available http://www.cs.cmu.edu/~yke/pcasift/
svmtest
- 简单地支持向量机的测试程序，希望对你们有用,它是测试两个线性分类的。-A simple test program to support vector machine, and I hope useful to you.
libsvm-mat-2.89-3
- 支持向量机,C++与Matlab，测试可通过-Support Vector Machine
NumberPlateRecognition
- 本程序融合机器学习，利用支持向量机训练车牌样本数据，然后用来识别测试数据，测试结果表明，该训练分类器正确率接近99 -This program fusion machine learning, support vector machine training license plate sample data were then used to identify the test data, test results show that the classifier is trained prop
meanshift-tracking
- 给自己的平衡车开发的一款上位机，作用通过摄像头中捕捉到的视频，对视频中移动物体进行跟踪，算法是meanshift算法，经测试，平衡车可以跟踪，不过实时性上还有待改进。-Give yourself balanced car developed a PC, the role captured by the camera in the video, the video moving object tracking algorithm is meanshift algorithm has been te
HOG
- 将这330个3780维的HOG特征当做测试样本，用支持向量机（SVM）分类器来判别出，这些窗口的HOG特征是否有行人，有行人的用矩形框标记起来。HOG行人特征及所对应的SVM分类器的参数，在opencv中已经训练好了，我们只需要得到HOG特征，然后调用SVM即可得到判别结果(The 330 Hera features of 3780 dimensions are used as test samples, and the support vector machine (SVM) classifi