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Scene-Classification
- 提供了三类场景“bedroom”、“CALsuburb”、“industrial”的样本特征集以及原始图像，分别用线性分类器、树状分类器、SVM分类器以及AdaBoost分类器对其进行区分。其中AdaBoost分类器有部分内容调用了Vezhnevets Alexander编写的源码-Provides three types of scenes " bedroom" , " CALsuburb" , " industrial" sample fea
Igohd
- 图像梯度方向直方图描述子:，该方法使用梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradients,简称HOG） 特征来表达人体，提取人体的外形信息和运动信息，形成丰富的特征集，然后使 用支持向量机线性SVM 分类器对这些特征集进行训练。-Image gradient orientation histogram descr iptor
OpenCV_SVM_example
- 基于OPENCV实现SVM图像特征分类的小例子。-Implementation of SVM image classification based on a small example of OPENCV.
cbir
- 基于内容的图像检索程序，matlab代码，SVM分类实现，检索效果好，对于研究基于内容检索的学习者用处很大-Content-based image retrieval procedures, matlab code, SVM classification to achieve good retrieval effect, for content-based retrieval research has proved very useful to learn
CVMpic1
- 绝对自己编写的可用的CVM程序。类似SVM，可以以文件夹为目标提取整个文件夹内图像特征（对应特征为颜色直方图），然后用分类器分类-Absolutely have written procedures available CVM. Similar SVM, can extract image features the entire file folder to folder as the target (corresponding feature is the color histogram),
opencv
- 图像场景分类的bow模型opencv源代码，采用k-means聚类构造单词，采用支持向量机的svm分类器。-Image scene classification bow model opencv source code, using k-means clustering structure of words, using support vector machine svm classifier.
WorkpieceRec_Hu
- work-piecehu.rar基本功能：图像预处理，去除阴影，之后利用hu矩，SVM分类。 -The basic function of the work-piecehu.rar: image preprocessing, shadow removal, followed by Hu moment, SVM classification.
GLCM
- Jurkat和Ramos两类细胞光学衍射图像特征提取和分类；Visual C++语言；通用模块使用；支持向量机。-Jurkat and Ramos cells optical diffraction image feature extraction and classification Visual c++ language General module USES Support vector machine (SVM).
fruitvegtablerecognition_svm
- 基于K-means算法和SVM算法对不同种类的水果蔬菜图像进行分类识别，算法识别率较高。- Classifying a variety of fruits and vegetables images by using K-means algorithm and SVM.
网学学习书籍大全
- 在基于内容图像检索中，图像的底层视觉特征和高层语义概念之间存在着较大的 语义间隔。使用机器学习方法学习图像特征，自动建立图像类的模型成为一种有效的方法。 本文提出了一种用支持向量机（SVM）实现自然图像自动语义归类的方法，基于块划分聚 类得到特征向量作为SVM 训练样本，实现语义分类器。由于参与聚类的是某类图像所有块 的特征，提取的特征更能反映某一类图像特征。实验证明这种方法是有效的。
changjingshibiefenlei
- 本文件是图像场景识别并进行分类的程序，已运行成功。 分别利用1 tiny image描述和最近邻分类器 2 bags of sifts描述和最近邻分类器 3bags of sifts描述和线性svm分类器进行场景分类识别的。 在主程序proj3中将FEATURE 改成tiny image，CLASSIFIER 改成nearest neighbor，注释其他FEATURE 和CLASSIFIER的选择就可以实现第一种场景分类识别：tiny image描述和最近邻分类器。以此类
sbxrwrxv
- 采用波束成形技术的BER计算，zcZuvVR参数可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是机器学习的例程，在MATLAB中求图像纹理特征，dvGzQFM条件实现了对10个数字音的识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- By applying the beam forming technology of BER zcZuvVR parameter You can achieve data classification and regression pattern recogni
uceftdce
- 欢迎大家下载学习，用MATLAB实现的压缩传感，Relief计算分类权重，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,研究生时的现代信号处理的作业，在MATLAB中求图像纹理特征。-Welcome to download the study, Using MATLAB compressed sensing, Relief computing classification weight, Including the least squares method, the SVM, neural n
siftSVM
- SIFT特征提取和SVM分类相结合进行图像识别，提高识别准确率-SIFT feature extraction and SVM classification combining image recognition, improve recognition accuracy
SVMForNonLinearlySeparableData
- 程序创建了一张图像，在其中显示了训练样本，其中一个类显示为浅绿色圆圈，另一个类显示为浅蓝色圆圈。训练得到SVM，并将图像的每一个像素分类。 -The program creates an image, which is displayed in the training sample, which appears as a light green circle class, another class is displayed as a light blue circle. Get traini
MAERJIANCE
- 场景图像中文本占据的范围一般都较小，图像中存在着大范围的非文本区域。因此，场景图像文本定位作为一个独立步骤越来越受到重视。这包括从最先的CD和杂志封面文本定位到智能交通系统中的车牌定位、视频中的字幕提取，再到限制条件少，复杂背景下的场景文本定位。与此同时文本定位算法的鲁棒性越来越高，适用的范围也越来越广泛。文本定位的方式一般可以分为三种，基于连通域的、基于学习的和两者结合的方式。基于连通域的流程一般是首先提取候选文本区域，然后采用先验信息滤除部分非文本区域，最后根据候选文本字符间的关系构造文本
ImageClassification-master
- 在这个项目中，我们的目标是建立一个识别和大小231x231图像呈现对象分类系统。我们得到了一组训练图像，每四个标签之一：1飞机；汽车2；3马，否则。我们提供了两个特点：一是方向梯度直方图（HOG），其尺寸为5408；另一个是overfeat ImageNet美国有线电视新闻网的特点，其尺寸37000。关于测试图像，我们只给出了每个图像的功能，没有标签，结果判断由平地机。我们的目标是提供二进制和多个预测。平衡错误率（BER）是我们的性能评估。为了解决这个问题，我们首先减少PCA的问题的维数，处理不
svm_images
- 识别图像，利用HOG特征，svm分类方法，区别率较高(Recognition of images, the use of HOG features, SVM classification method, the distinction rate is higher)
96282002Human-Motion-Tracking
- 利用图像的HOG特征训练SVM分类器，对运动人体目标进行跟踪(Using the HOG feature of the image to train the SVM classifier, the program runs through the obtained data.)
FingerTip
- 基于深度相机的手势识别，利用深度信息设置包围盒分割手，然后使用SVM分类器对训练数据集进行训练。在静态手势测试时，我们先计算测试图像的HOG特征，然后经SVM分类得到测试结果(Based on the gesture recognition of the depth camera, the depth information is used to set the bounding box to divide the hand, and then the training data set is