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jiyuneirongdetuxiangjiansuo
- 基于内容的图像检索中的一些关键环节：特征提取：颜色直方图；纹理特征等 相似度：马氏距离，欧氏距离等 相关反馈：机器学习方法，如SVM，神经网络等 检索与分类：两个很相似的样本距离很小，虽然两个不相似的样本距离未必很大-content-based image retrieval of some of the key issues : Feature Extraction : color histogram; Texture characteristics of simila
svmbp
- 程序利用svm分类结合bp算法完成图像中的分类和预测问题，这是模式识别中的一个比较新颖的方法。-svm procedures for the use classification algorithm combining bp image classification and prediction, This is the pattern recognition of a relatively new method.
Medeical_Image
- 一个用于MRI和CT图像检索的程序，使用了SVM分类算法和AdaptBoost自适应增强算法。-for an MRI and CT image retrieval procedures, the use of SVM classification algorithm and AdaptBoost adaptive enhancement algorithms.
HOG-LBP-detection
- 该程序分别提取正负样本图像的HOG和LBP特征，利用支持向量机进行样本训练，得到行人分类器。利用训练好的分类器进行检测，实验结果表明，该方法可以有效检测出图像中的行人，并达到了较好的检测结果。-A novel approach based on combining Histogram of oriented gradients (HOG) and LocalBinary Pattern(LBP) is suggested in the program.Also liner SVM is acte
PG_BOW_DEMO
- 图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单，虽然很多人也问过我，但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了，面试中也经常问到我这个问题，不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题？ 用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集
PG_BOW_DEMO-master
- 一个用BoW|Pyramid BoW+SVM进行图像分类的Matlab Demo-A use BoW | Pyramid BoW+ SVM for image classification Matlab Demo
SVM
- 高光谱图像的分类，适合各种光谱数据或者RGB图像。只需要调整输出路径就好了。-Hyperspectral image classification, for a variety of spectral data or RGB images. Only you need to adjust the output path just fine.
svm
- matlab中向量机分类对图像进行处理，看了之后对你会有很大的帮助-After matlab Vector Machine processes the image, you have to read a lot of help
Colibri---The-IDL-Code-Library
- Colibri介绍 Colibri是一个基于ENVI/IDL平台实现的一个开源软件包。里边包含了多种多样的算法和程序。 代码是使用不同子文件夹来存储的。每一个文件夹内都含有一些源码文件。在根目录下的Reference Guide.html文件中包含了所有对象及函数的功能介绍、调用方法等，类似于IDL帮助。 Ø Application – General：含有一些通用功能，比如图像分类、创建合成图像、DSM转换为DTM等功能 Ø Application – Toolbo
LBP-and-SVM
- 采用LBP提取目标特征，利用svm训练分类器，可对图像进行分类预测，效果好- U91C7 u7528LBP u63D0 u53D6 u76EE u6807 u7279 u5F81 uFF0C u5229 u7528svm u8BAD u7EC3 u5206 u7C7B u5668 uFF0C u53EF u5BF9 u56FE u50CF u8FDB u884C u5206 u7C7B u9884 u6D4B uFF0C u6548
hog_svm
- 这文件夹包含了，hog特征提取，多类SVM分类器，数据库，图像识别(This folder contains the hog feature extraction, multi class SVM classifier, database, image recognition)
sigma点的代码
- 基于分割的局部Sigma语义特征点，是对场景中的语义目标进行建模。先在传统的图像分割基础上，分割出场景的前景目标，再结合像素位置、颜色、Gabor特征和LBP特征[构造出表征目标语义信息的协方差描述子，最后将其转换成欧式空间下的Sigma点特征，适用于标准SVM的场景学习和分类。(The segmentation based local Sigma semantic feature points are modeling the semantic objects in the scene. In
hog_svm
- 利用hog特征以及svm实现两个类别图像的分类(Classification of two categories of images using hog features and SVM)
FeatureExtractionUsingAlexNetExample
- 本示例展示了怎样从一个预处理的卷积神经网络中提取特征，并用这些特征去训练一个图像分类器。(This example shows how to extract learned features from a pretrained convolutional neural network, and use those features to train an image classifier. Feature extraction is the easiest and fastest way use
SVM_SMO
- 线性分类器，svm，在图像识别分类表现不错(linear classification)
PaviaEMPSVM
- 利用形态学滤波结合SVM分类算法对高光谱图像进行分类(Using morphological filtering and SVM classification algorithm to classify hyperspectral images)
1324802
- 用支持向量机(SVM)实现分类与函数回归的源代码,内有实例,依湖芦画瓢即可,()
fenlei
- 利用hog提取特征输入到svm分类器中，适用于新手(Using hog extraction feature input to svm classifier, suitable for novices)
20171211留档
- 利用SVM对制备的样本进行三分类，对图像进行三角形匹配，模板匹配(SVM was used to classify the samples in three categories. Triangle matching and template matching were applied to the images.)
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类SVM分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)