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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
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利用matlab的GUI编程完成了用于解决二维多类问题的分类器算法，并实现了方便的人机界面（在matlab2008a环境下编写的，由于matlab界面生成工具GUIDE版本上可能存在不兼容性，在其他低版本的matlab中运行时可能会发生错误）-GUI programming using matlab s done to resolve the problem of two-dimensional multi-class classification algorithm, and implemen
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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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A Novel Efficient Approach for Audio Segmentation
a novel approach to audio segmentation
is presented. The problem of detecting audio segments’
limits is treated as a binary classification task.
Frames are classified as “segment limits” vs “n
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：对乐谱识别中的音符图像分割技术进行了研究，采用游程分析与二次投影技术对乐谱图像进行处理。
文中结合乐谱的语法特征对乐谱图像进行分析，先对图像中的音乐音符进行初步分类，对每一类的音符采用不
同的处理方法，从而解决了乐符分割的难题。 -: Notes on the music recognition image segmentation techniques were studied, using run-length analysis and re-projection image pr
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本文提出了一种基于学习的相似性度量方
法, 即将图像配准的度量问题转化为模式分类问题, 由基于机器学习设计的分类器自动检验图像是否配准. 本文对400 组图像进行了配准检验, 实验结果显示了该方法的可行性和可靠性.-This paper proposes a similarity measure based on learning methods, about the measurement problems of image registration into the pattern c
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HarrGui 改进OpenCV中的人脸检测，采用MFC，可以选择分类器xml问题，可以设置检测器的参数。这个例程的目的是测试自己生成或网上下载的xml文件。需要安装OpenCV-HarrGui improvement in the OpenCV face detection, using MFC, you can select the classification xml problem, you can set the parameters of the detector. This ro
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程序实现图像问题特征的提取，可以用于遥感影像的多特征分类实验。-Procedures for image feature extraction problem, can be used for remote sensing images of multi-feature classification test.
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如何面对人们日常生活中接触到的，尤其是互联网上数量激增的图像进行有
效的分类，已经成为研究的新热点。虽然现有的图像分类技术已经取得不错的性
能，但是它们还存在着一些问题。一是大部分现有的图像分类算法都是基于图像
的底层特征，’无法解决图像分类中的“语义鸿沟”问题；二是，大多数图像分类算
法总是忽视图像中部分与部分之间的空间关系。-How to face contact with people' s daily lives, especially surge in the n
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对人脸检测所面临的问题进行探讨 ,分析有关人脸检测问题的研究方法 ,并对其进行分类和
评价。从基于模板的方法、 基于肤色模型的方法、 基于统计理论的方法三方面进行了阐述。分析各
种方法的优缺点 ,并提出了关于人脸检测问题的进一步研究方向-For face detection to explore the problems faced, analyzed the problem of face detection research methods, and its classificati
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遗传算法+FCM 用于SAR图像分类问题中，讲图分为两类或者三类~~~~~~~~~。-Genetic algorithm is used to SAR+ FCM image classification problem, speak figure divided into two classes or three kinds of ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~.
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实现多光谱图像的物质分类和显示，并进行面积统计。可以设置类数和采样数，采样时，用鼠标选取采样点，每类采样点选完，需要输入类名-This program can realize the classification and demonstration of multispectral images,and the area statistics of the class. In the program, you can set the number of class and sampling fr
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支持向量机方法中也存在着一些亟待解决的问题，主要包括：如何用支持向量机更有效的解决多类分类问题，如何解决支持向量机二次规划过程中存在的瓶颈问题、如何确定核函数以及最优的核参数以保证算法的有效性等。-Support vector machine (SVM) method also exist some problems to be solved, mainly includes: how to use support vector machine (SVM) is more effective t
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Using adaboost with linear threshold classifier
for a two class classification problem.-Using adaboost with linear threshold classifier for a two class classification problem.
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提取图像特征进行图像的二分类问题，能够实现对输入图像的分类（有没有人）。-Extract image features two image classification problem, it is possible to realize the input image classification (there is no one).
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svm by matlab for classification problem
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针对视觉字典的最佳表示方式、图像分类任务中亟需计算效率高、存储代价小、分类准确度高的算法等难题，提出了几种创新的算法。-Aiming at the problem of the best representation of visual dictionary and the need of high efficiency, low memory cost and high classification accuracy in image classification task, several
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用MATLAB自带的工具箱实现svm的多分类问题，代码有注释。-MATLAB comes with the toolbox to achieve svm multi-classification problem, the code has comments.
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SVM（支持向量机）常被用于二元分类问题中。此文件包含svm_predict、svm_train、svm_scale等源文件和若干训练文件，可以在VS中实现SVM的基本分类功能。(Support vector machine is often used in two elements classification problem. This file contains svm_predict, svm_scale, svm_train and other source files, and a
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基于python3的，利用神经网络进行的一个简单的分类问题(Based on python3, a simple classification problem using neural networks)
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