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搜索资源 - support vector machine for face recognition
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支持向量机方法，用matlab实现，用于分类检测、模式识别，人脸检测等-Support Vector Machine method, the realization of Matlab for the detection and classification, pattern recognition, face detection
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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
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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.
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关于SVM支持向量机的算法，对于研究手势识别和人脸识别有很大参考价值。-About SVM support vector machine algorithms, gesture recognition and face recognition for the study of great reference value.
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《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》7
V图像的点运算,几何变换, 图像增强,彩色图像处理,实用案例——汽车牌照的投影失真校正-" Digital image processing and machine vision: Visual C++ and Matlab to achieve" 6 support vector machines, comprehensive case- based on PCA and SVM for Face Re
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针对灰度图像，提出一种基于知识的人脸检测方法。
提出了一种给予支持向量机的人脸检测方法。
提出了一种基于小波分解的LDA人脸识别方法。
提出了一种基于小波和DCT的人脸识别方法。
提出了一种机遇CEDT和支持向量机的人脸分类和识别方法。
-For gray-scale images, a knowledge-based face detection methods. A support vector machine method of face detection. A wa
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基于PSO训练SVM的人脸识别
利用支持向量机在学习能力方面表现的良好性能,结合核主元分析特征提取方法,将其应用于人脸识别中,该方法在实验中表现了良好的识别性能,为人脸识别领域提供了一条新的识别途径-PSO-based SVM for face recognition training using support vector machine learning ability in the performance of good performance, combined with KPCA
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二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机
(SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽
略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸
识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
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介绍了基于2DPCA和SVM支持向量机的方法来进行人脸识别-2DPCA and introduced based on support vector machine SVM method for face recognition
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《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》6
支持向量机,综合案例——基于PCA和SVM的人脸识别系统-" Digital image processing and machine vision: Visual C++ and Matlab to achieve" 6 support vector machines, comprehensive case- based on PCA and SVM for Face Recognition Syste
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这是一个用matlab实现的基于支持向量机的人脸识别系统，已经本人调试通过，非常有用。-This is a matlab implementation with support vector machine-based face recognition system has been through my debugging, very useful.
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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.
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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
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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
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matlab图像处理非常重要，Gabor小波提取特征,然后用支持向量机作分类器，可以用于掌纹，人脸，指纹识别-Gabor wavelet feature extraction, and then use the support vector machine classifier, can be used for palmprint, face, fingerprint recognition
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用matlab实现的基于马尔科夫模型和支持向量机的人脸识别系统。非原创，运行了效果很好，功能很强大。具体功能：可根据训练与测试样本生成数据库；计算人脸识别率（96.5 ）；可以识别出指定的图像；可以识别摄像头获取的人脸图像。-Matlab based on markov model and support vector machine (SVM) face recognition system. The original, run the effect is very good, the fun
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提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离
散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息,而支持向量机作为分类器,在处理小样本、高维数等
方面具有独特的优势,且泛化能力很强,无需先验知识。从ORL 人脸库上的实验结果可以看出,
DCT特征提取是很有效的,且SVM的分类性能优于最近邻分类器,同时提高了整个系统的运算速
度。-A face recognition method based on DCT for face feature extractio
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支持向量机进行人脸识别matlab代码，有训练图像-Support vector machine matlab code for face recognition with the train image
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利用支持向量机进行人脸识别，需要自己下载SVM工具包(Support vector machine for face recognition, you need to download SVM Toolkit)
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运用HOG提取人脸特征与支持向量机算法训练模型，进行人脸识别(Using HOG to extract facial features and support vector machine algorithm training model for face recognition)
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