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svm_monqp
- svm支持向量机的monqp核心算法，经过调试运行，效率高。-svm SVM monqp core algorithms, commissioning, operation and higher efficiency.
svmmonqp22
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SVM(matlab)
- 支持向量机(SVM)实现的分类算法源码[matlab] -Support Vector Machine (SVM), a classification algorithm source code [Matlab]
svm_image
- 一个基于支持向量机和傅立叶描述子的字符识别算法:傅立叶描述子表征字符的轮廓特征
2dpcasvm
- 提出一种基于二维主分量分析和支持向量机的层叠人脸检测算法,用于复杂背景灰度图像的人脸检.
SVMmatlab
- 具有非线性回归功能的支持向量机算法。可有效实现目标特征进行训练和识别。-Nonlinear regression functions with support vector machine algorithm. Features can effectively achieve its objectives of training and recognition.
svm
- 选用支持向量机作为区分文本与非文本的分类器，支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法，它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。-Use support vector machine as the distinction between text and non-text classifier, support vector machine is in statistical learning theory developed on the basis of
CorrectCarNoImageAndRegnize
- 一种车牌图像校正新方法 【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
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- 大名鼎鼎的方帅的博士学位论文---目前,计算机智能视频监控在理论和应用上都面临着很多难题,国内外大批学者投身于该领域的研究和探索,并且取得了大量的成果.本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的关键技术进行研究.主要贡献可概括如下:首先,对目标检测技术进行了研究,并提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法.利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行了有效的检测.接着,研究了复杂背景下多目标跟踪问题,提出了基于蒙特
SVM
- SVM,支持向量机，是近几年来使用的比较多的模式识别算法，本文对这个算法的初学者有很大的帮助。-SVM, support vector machine is used in more recent years, the pattern recognition algorithm, the algorithm of this paper is very helpful for beginners.
support-vector-machine
- 本书主要以分类问题（模式识别，判别分析）和回归问题为背景，系统阐述支持向量机和相应的优化算法-This book mainly classification (pattern recognition, discriminant analysis) and regression as the background, the system describes support vector machine and the corresponding optimization
SVMmatlab_coding
- 支持向量机代码 用于分类 识别算法开发语言 matlab-svm coding
TextCla
- 支持向量机和EM最大熵文本分类算法，压缩包中包括了测试文本词典，停用词表等-Support vector machines and EM maximum entropy text classification algorithm, compressed package includes a test text dictionary, stop word table
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
c-svm
- 用c语言实现支持向量机的算法，内容很好的，真的-C language support vector machine algorithm, good content, really
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
论文
- 20世纪90年代，贝尔实验室的Vapnik教授第一次提出支持向量机（Support VectorMachine,SVM）的理论与基本概念。SVM方法一种基于统计学习理论(Statistical Learning Theory)的机器学习方法，它以结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则，同时结合了机器学习、统计学习以及神经网络等方法[53]。它能够有效的提高算法的泛化能力，解决了小样本、非线性和维数高等难题，并且能够克服传统神经网络等学习算法中网络结构难以确定、收敛速度慢及训练时需要大量数据样本
svm支持向量机图像分类
- 通过支持向量机机器学习算法，实现对不同状态图像的分类，是非常好的方法。
支持向量机算法可视化实现
- 项目文件分为src和data两部分，src文件夹下存放源码，data文件夹下存放样本数据和生成的结果文件。 项目中含有RBF SVM分类算法，可视化界面上分别有对应算法的训练和结果展示按钮，通过按钮可以触发模型训练和可视化效果呈现。 项目运行过程中，会有一些日志打印出来。 详见内部说明文档