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classifer
- 二分类问题采用包括逻辑回归、最小二乘法、感知器算法(按下space不断迭代)、svm线性分类,另外还有高斯分线性分类(待完善),针对平面上两类点进行分类-Second classification using logistic regression, the method of least squares, perception algorithm (Press space iteratively) svm linear classification, in addition to the Ga
classifier
- 一些分类器尝试,包括SVM,KNN,自带树与adaboost或者bagging结合等。(Some classifiers test,such as SVM,KNN,etc, including test data. Only some of the methods are included in the main.m.)
carplate
- 首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行深入的研究,然后开发出一个基于 Python 的车牌识别系统,文中先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化和边缘检测等预处理方法,然后用颜色特征和形态特征相结合的方法来确定车牌位置,用彩色分割法来完成车牌分割,最后,运用 SVM 分类训练器完成字符识别并使用Python 软件环境进行车牌识别的仿真实验。(License plate recognition based on SVM)
SVM数据分类器
- 这是从官方网站上得到的数据,用来进行训练与测试。