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搜索资源 - FACE SUPPORT VECTOR MACHINE SVM
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Webcam Face Tracking,real-time images from a webcam and converts them to grayscale images. Then, it extracts pre-defined feature vectors from the images and sends them to Support Vector Machine (SVM) to get the classification. Using the result, our p
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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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一篇很不错的关于人脸表情识别的论文。论文提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法，先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机( SVM)设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机( SVM)表情分类器,确定表情图像的所属类别。-A very good facial expression recognition on paper. This paper proposes a feature based on local expression
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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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Abstract
We present a component-based, trainable system for detecting
frontal and near-frontal views of faces in still gray
images. The system consists of a two-level hierarchy of Support
Vector Machine (SVM) classifiers. On the first level,
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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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基于支持向量机的人脸检测训练集增强算法实现。根据支持向量机(support vector machine，简称SVM)~ ，对基于边界的分类算"~(geometric approach)~
言，类别边界附近的样本通常比其他样本包含有更多的分类信息．基于这一基本思路，以人脸检测问题为例．探讨了
对给定训练样本集进行边界增强的问题，并为此而提出了一种基于支持向量机和改进的非线性精简集算法
IRS(improved reduced set)的训练集边界样本增强算法，用以扩大-91l练集并改
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本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），SSE编程，图像处理，直方图均衡，图像滤波，C++编程，还有一下其它的人脸检测的背景知识-The purpose of this paper is to provide an I developed SSE optimized, C++ library, used for face d
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一篇介绍将SVM应用于人脸探测的论文，推荐-Training support vector machine an application to face detection
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完整的包括皮肤及动作识别的C++人脸检测源代码，涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），SSE编程，图像处理，直方图均衡，图像滤波，C++编程等。-Complete, including skin and actions identified C++ face detection source code, the technology involved are: wavelet analysis, scaling down m
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先用gabor 小波滤波器,做特征提取，然后用支持向量机（SVM）做分类，来实现人脸检测.需要用matlab 2010 或更新的版本才能运行-the code is used for face detection.Firstly it use gabor wavelet filter for feature extraction,Secondly it use support vector machine (SVM）for classification.matlab 2010 required.
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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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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
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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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基于支持向量机的人脸年龄估计matlab仿真。,Face Age estimated based on support vector machine matlab simulation.
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本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），SSE编程，图像处理，直方图均衡，图像滤波，C++编程，还有一下其它的人脸检测的背景知识。-Face expression identification code, part of the realization of the algorithm and write the purpo
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支持向量机算法，可很好的用于分类问题，广发用于人脸识别，步态识别中！-Support vector machine algorithm, can be a good issue for classification, GF for face recognition, gait recognition!
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matlab code for Face Detection using Support Vector Machine (SVM)
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