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papers
- 基于TFBP网络的人脸皮肤纹理识别方法.pdf 基于小波变换的纹理识别.pdf 基于形状和纹理的人脸自动识别.pdf 一种基于皮肤纹理特征的皮肤分类算法.pdf
MethodofFacialExpressionRecognition
- 为了更准确地识别人的表情，在识别人脸7 种基本表情（愤怒、厌恶、恐惧、高兴、无表情、悲伤和惊讶）时，采用了局域二值 模式技术提取面部特征，进行由粗略到精细的表情分类。在粗略分类阶段，7 种基本表情中的2 种表情被选为初步分类结果（候选表情）。 在精细分类阶段，选用计算加权卡方值确定最终分类结果。采用日本的Jaffe 表情数据库来验证算法性能，对陌生人表情的识别率为77.9％， 其结果优于采用同样数据库的其他方法，且易于实现
spacebuider20SDK111111111111
- SpaceBuilder是一款基于asp.net技术业内领先的Web2.0社区平台。结合我们提供的博客、相册、文件、网摘、迷你博客、资讯、论坛、活动、圈子等应用模块，您可以快速的搭建web2.0特征的在线社区。借助SpaceBuilder平台的服务（用户、朋友、私信、邀请、权限、审核、隐私、积分、通知、动态、标签、分类、附件…），二次开发者可以快速的增加新的应用模块或者对现有的应用模块进行修改。-SpaceBuilder is a asp.net based on industry-leadin
Floatboost
- 在基于特征提取方法之上, 研究用算法对目标多视角问题进行分类器设计。在对 图像进行独立成分分析后, 针对多姿态角目标识别问题, 提出了角度优先粗分类的设计方法-Feature extraction method based on above research objective of the algorithm to classify multi-view design problem. In the right image independent component analysis, t
zhengdike
- （个人原创）《中文网页自动分类》 牵扯的技术有：分词，统计词频，踢出网页中一些特殊字符（用正则表达式），还有需要提取培训集等等！！ 此软件禁止商业活动，版权所属“qyTT论坛--www.qyclass.org/bbs” 本文来自: qyTT论坛 http://www.qyclass.org/bbs 我们的使命：让世界认识qyTT，让qyTT认识世界! 结果分析的思想：就是把得到的词频与建立的词库里每一类进行比较，如果存在一个最大匹配程度，就去这个类作为结果，如果存
class
- 通过计算单词的增益值，取前K个单词作为文本的特征向量，用来作分类器用。-feature vector
HLSeg_JAVA_Example
- 中文分词 支持对输出颗粒的控制，可以输出普通颗粒与用于检索的小颗粒；同时输出词串所在句号、段号、词号、词性等信息。 关于分词输出颗粒，我们认为各种应用对分词要求的颗粒度是不同的. 比如自动分类、关键词抽取比搜索需要的分词颗粒度要大, 因为这样表示文本语义特征时效果会更好, 而检索有一个查全率的要求, 就需要把分词单位做的更为细致, 不然就会造成漏查。 海量系统现在提供了两种颗粒的规则, 其中, 默认的为大颗粒接口, 主要用于自动分类、信息挖潜、机器翻译、语音合成、人工智能等领域,
KNN
- 是K最邻近结点算法的缩写形式，是电子信息分类器算法的一种。KNN方法对包容型数据的特征变量筛选尤其有效。-The K nearest neighbor node algorithm abbreviated form of electronic information is a classification algorithm. KNN method based on the inclusion of data characteristic variable filter is particula
NaiveBayes
- 用Java实现的朴素贝叶斯分类器，并可对输入特征进行预测。-Java implementation of the Naive Bayes classifier, can be predicted on the input feature.
system
- Java技术调用Weka中新开发的算法设计实现了一个基于上述特征选择和规则提取的在线数据挖掘分类系统，可实现数据的自动分类、数据规则提取以及数据预测等功能，满足用户通过Web实现在线规则提取、数据类别预测等数据挖掘需求。-depending on weka ，attribute selection classification
javaKNN
- java KNN 算法源码: 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法可以说是整个数据挖掘分类技术中最简单的方法了。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用她最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策
class
- 中文文本分类可以对已经分好词的文本进行分类，先自己导入数据，用libsvm中的svm进行分类和预测，特征用tfidf算法，还利用卡方检验进行了特征选择，可自行设定阈值-text mining
LDA
- 主要用于在文本分类中，对文本进行特征提取，是一种主题向量模型-Mainly used in text classification, text feature extraction, is a theme vector model
Fisher
- 基于libsvm分类器，利用htmlparser抓取页面URL地址和页面特征得到特征向量，然后进行分类达到钓鱼网站检测的目的-Libsvm based classifier using htmlparser fetch page URL addresses and page feature to get the feature vector, and then categorize achieve the purpose of detecting phishing sites
ekvod
- 05.网站地图系统 强大的网站地图可以方便的生成google，百度，rss，有利于搜索引擎的快速收录,在最短的时间提升贵站的流量! 06.网页生成系统 网站运营模式可以在后台一键切换(php动态/HTML静态2中目录结构),一键生成全站、一键生成分类等等，让静态生成更加智能，只需一次点击全部搞定，生成速度飞快、更快更节省资源。征对搜索引擎特征制作的多种生成路径方式。 -5 website map system A powerful web site map can be
tezheng
- 面向文本分类的特征选择方法，java语言开发-Feature selection method for text classification, java language development
ActonDisplay
- 基于gps与加速度计的行为识别，特征提取，基于svm分类器，识别站立，行走，跑步-activity recognition
KKKK
- 改进了一种基于贝叶斯算法的短信过滤算法.首先介绍了短信特征选取，包括预处理、特征项选取、权重表示；在贝叶斯文本分类算法基础上做出改进，详细讲述了如何对短信样本预处理、特征项选取、提高分类正确率的方法，并且通过测试实验成功得出结果.-Improved algorithm based on Bayesian filtering algorithm first introduced the SMS text messaging feature selection, including preproce
GMM
- 用java实现混合高斯模型，做特征分类，模式识别等应用(The hybrid Gauss model is implemented by Java, and the feature classification and pattern recognition are performed)
Python实现聚类融合的目标跟踪算法
- Python实现目标跟踪算法，使用了模板匹配搭配光流法并使用聚类融合实现特征点分类聚合的算法。