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搜索资源列表

  1. DetectionLibrary

  2. Chesnokov Yuriy写的人脸检测库，内容涵盖肤色检测、运动估计、SVM分类、PCA/LDA/ICA特征提取以及神经网络分类器等。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-06-01
    • 文件大小：453kb
    • 提供者：wertornado

  1. 模式识别复习重点公式

  2. 模式识别考研和考博中比较重要的十个公式的推导，例如EM、SVM、PCA等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-18
    • 文件大小：126kb
    • 提供者：acguigui

  1. 基于matlab的人脸识别系统

  2. 基于matlab2008的人脸识别系统，使用了PCA +Adaboost与PCA+SVM分别实现了人脸识别，使用了orl人脸库，给一个人的图片就可以识别此人身份，识别率高达84%

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-04-12
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：gangdelian

  1. 基于PCA-HOG的人体检测代码-包括训练，PCA降维，线性、高斯检测

  2. 这是本人本科做的毕业设计，根据opencv里面人体检测的HOG代码改写，加上了完整的注释（opencv里面是没有任何注释的），并且增加了样本的训练（代码中只提供了PCA50-HOG的检测算子，如有其它需要可以自行训练），线性检测时使用线性SVM优化，高斯检测时使用PCA的降维。同时对候选区域整合代码做了简化处理。 最后感谢网上的各位好心人提供的各类资源，在毕业设计过程中给予了我很大帮助。鉴于网上仍然还有若干未解决的问题，今天把我所做的也分享给大家，希望能给还在探索ing的朋友一些启发。如果有任

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-07-25
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：xiaoxiaolishan

  1. 人脸识别系统

  2. 包括多种人脸测试及人脸识别算法，adaboost、svm、PCA、LAD等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-10-12
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：aecho1

  1. 基于PCA-HOG的人体检测代码-包括训练，PCA降维，线性、高斯检测

  2. 这个是原作者“xiaoxiaolishan”上传的毕业设计，由于资源分的原因（要价颇高，10分(⊙o⊙)），有些网友不太方便下载，特上传一份，免积分供大家下载。PS：希望原作者不要骂我啊！ “这是本人本科做的毕业设计，根据opencv里面人体检测的HOG代码改写，加上了完整的注释（opencv里面是没有任何注释的），并且增加了样本的训练（代码中只提供了PCA50-HOG的检测算子，如有其它需要可以自行训练），线性检测时使用线性SVM优化，高斯检测时使用PCA的降维。同时对候选区域整合代码做了简

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-06-25
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：lijihw

  1. SVM算法对MNIST数据集分类

  2. 代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、SVM算法实现和ReadMe.txt。 SVM算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，但是由于使用的SMO算法较为原始，运行速度仍然较慢。由于实现未经过任何优化，仅适合初学者使用，使用高斯核正确率在75%以上，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-24
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：apropos

  1. 利用PCA和SVM进行人脸识别

  2. 利用PCA和SVM进行人脸识别，效果很好。欢迎各位下载学习。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-08
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：chaoyueziji123

  1. 基于人工智能算法的数字图像识别与生成-以手写数字与人脸识别在MATLAB的实现为例

  2. 本ppt前两部分展示了作者利用PCA、SVM、ANN对ORL、MNIST数据集进行分类效果的比较及分析，同时最后一部分展示了GAN在图像生成中的简单应用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-11
    • 文件大小：690kb
    • 提供者：guardianwang

  1. 基于PCA算法实现人脸识别（完整代码文件，附操作说明、演示视频）

  2. 1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别；读取人脸数据库；主成分分析法降维并去除数据之间的相关性；数据规格化；SVM训练（选取径向基和函数）；读取测试数据、降维、规格化；用步骤4产生的分类函数进行分类（多分类问题，采用一对一投票策略，归位得票最多的一类）；输出匹配度最高的一个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-15
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：qq_28260151

  1. 通过svm cnn knn对高光谱数据集PaviaU进行分类（matlab）

  2. 本资源主要通过matlab对Paviau高光谱数据集进行分类，使用了pca、kpca、lda三种数据降维方法以及svm、knn、cnn三种数据分类算法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-12
    • 文件大小：35mb
    • 提供者：weixin_37402233

  1. 人脸识别 MATLAB代码

  2. 内部包含orl人脸数据库；朴素贝叶斯分类数值型数据、取点测比例距、训练数据集特征向量化、（PCA+adaboost PCA+SVM人脸识别(可用，全面)）四种人脸识别相关的功能，经过测试均可用，4者代码相互之间没有关系，且第四个“测试成功@（PCA+adaboost PCA+SVM(可用，全面)）”可以完整进行人脸识别，下载者根据功能需要选择使用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-25
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_38503044

  1. matlab K-means 聚类、SVM、PCA实例源码

  2. 机器学习部分聚类 SVM PCA详细代码实例，并附有数据集。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-05
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：qq_34511274

  1. 1900页数学基础：面向CS的线性代数、拓扑、微积分和最优化.rar

  2. 宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系教授 Jean Gallier 的开源书籍《Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Engineering》用一本书的容量解决了所有问题。这本书涵盖了计算机科学所需的线性代数、微分和最优化理论等问题，可谓详尽。近年来，计算机科学、机器人学、机器学习和数据科学已经成为技术发展的重要推力。任何查看这些领域相关论文的人都会受到一

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-08-14
    • 文件大小：33mb
    • 提供者：fazai001

  1. 融合PCA、LDA和SVM算法的人脸识别.pdf

  2. 融合PCA、LDA和SVM算法的人脸识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 融合PCA、LDA和SVM算法的人脸识别.pdf

  2. 融合PCA、LDA和SVM算法的人脸识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于LBP和深度学习的非限制条件下人脸识别算法.pdf

  2. 提出一种在非限制条件下,基于深度学习的人脸识别算法。同时,将LBP纹理特征作为深度网络的输入,通过逐层贪婪训练网络,获得良好的网络参数,并用训练好的网络对测试样本进行预测。在非限制条件下人脸库LFW上实验结果表明,该算法较传统算法(PCA、SVM、LBP)识别率高;

  3. 所属分类：深度学习

  1. 基于 PCA-PNN 原理的岩爆烈度分级预测方法

  2. 根据岩爆的影响因素、特点及成因,选取围岩最大切应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度、应 力系数、脆性系数和弹性能量指数构成岩爆预测指标体系。 搜集国内外 46 组典型岩爆案例数据, 考虑到概率神经网络(PNN)中高斯函数要求各指标变量互不相关,采用主成分分析法(PCA)对原 始数据预处理,消除指标间相关性并降维,得到线性无关的 3 个主成分即岩爆综合预测指标 RCI1 , RCI2 ,RCI3 ,构成概率神经网络的输入向量。 将岩爆烈度分级预测视为共有 4 种类别的模式分类问 题,在满足均匀分布的前

  3. 所属分类：其它

  1. PCA-GA-SVM的回采工作面瓦斯涌出量预测

  2. 为预测回采工作面瓦斯涌出量,采用主成分分析(PCA)与遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)相耦合的方法,在样本数据的筛选上汲取主成分分析数据降维的优点,使选择的数据样本简洁且更具代表性;充分利用支持向量机训练速度快、能够获得全局最优解且具有良好泛华性能的特点,将遗传算法与其相结合,寻找最优的惩罚参数c和核函数参数g;建立基于PCA-GA-SVM的回采工作面瓦斯涌出量预测模型,并在实际中得到成功应用.研究结果表明:该预测模型预测的最大相对误差为16.15%,最小相对误差为2.43%,平均相对误

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：797kb
    • 提供者：weixin_38693192

  1. PCA和布谷鸟算法优化SVM的遥感信息提取

  2. 为了进一步提高遥感矿化蚀变信息提取的精度，本文提出了一种基于主成分分析PCA (Principal Component Analysis)和布谷鸟算法优化支持向量机SVM (Support Vector Machine)的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先，通过波段比值法增强研究区遥感图像中的矿化蚀变信息，并获得比值图像；然后，对比值图像进行主成分分析，进而提取训练样本；接着，利用SVM对训练样本进行训练，同时采用布谷鸟算法求取SVM的最优核参数及惩罚因子，构造最优SVM模型；最后，运用最优SVM

  3. 所属分类：其它

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