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fsvm_ica
- 模糊支持向量机与独立成分分析在人脸识别中的应用
svm
- 用支持向量机实现人脸的识别，虽然效果不是很好，不过也可和大家一起分享一下
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- 支持向量机及其在人脸识别中的应用研究大家可以研究研究
支持向量机的matlab实现
- 支持向量机的matlab实现，各位可以试试一试。在图像处理和人脸识别上效果还可以-Matlab support vector machine implementation, you can try try. In image processing and recognition of the effect can also be
pcafsvm.rar
- 用于人脸识别的主成分分析和模糊支持向量机程序，通过测试，能完成工作,Face Recognition for the principal component analysis and fuzzy support vector machine procedures, to pass the test to complete the work
icafsvm.rar
- 用于人脸识别的模糊独立成分分析+主成分分析，用模糊支持向量机进行的分类。,Fuzzy Face Recognition for independent component analysis+ principal component analysis, using fuzzy support vector machine classification.
Gaborzdddsg
- 很好的关于人脸识别的毕业论文，从中国知网付费下载得到，《基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别研究》希望对大家有用。-About Face Recognition of good theses, pay-per-download from the Chinese HowNet be, " Based on Gabor Wavelet Transform and Support Vector Machines Face Recognition" I hope useful
OSU_SVM3.00
- 支持向量机matlab，大家可以试试哦， 能够在图像处理，人脸识别中有较好的效果-Support vector machine matlab, you can try Well, that in image processing, face recognition has a good effect
fsvmPpca-face-Recognition
- 首先用PCA对ORA人脸图像降维，然后用模糊支持向量机对提取的特征向量进行分类，识别率较高。-First using PCA for dimensionality reduction ORA face image, and then use fuzzy support vector machine to classify the extracted feature vectors, the recognition rate is higher.
SVM-faces-recognition
- 用支持向量机作为分类器，在人脸识别中获得很好的识别效果，很适合学习使用-SVM faces recognition
renlianshibie
- 进行人脸识别，提取男女性别特征，年龄特征，并且运用了支持向量机的方法进行识别-For face recognition, extraction gender characteristics, age characteristics, and using support vector machine (SVM) method to recognize
SVM-and--Face-Recognition
- 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
template-matching-and-SVM
- 本文说明了基于模板匹配与支持向量机SVM的人脸识别算法-Based on template matching and support vector machine for face detection
ren
- 人脸识别技术SVM支持向量机的算法提高了分类效果-SVM algorithm SVM face recognition technology to improve the classification results
face-recognition-system
- 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
基于Gabor+SVM的人脸图像性别识别
- 基于Gabor与支持向量机与opencv的系统