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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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lle和svm 的人脸识别算法代码，识别率可以打到80以上。-lle and SVM for face recognition algorithm code, the recognition rate can reach 80 or more.
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lle和svm 的人脸识别算法代码，识别率可以打到80以上。-lle and SVM for face recognition algorithm code, the recognition rate can reach 80 or more.
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基于不定核的SVM人脸识别算法，该算法改正的传统的核对现实当中存在的不确定的问题-Face recognition based on uncertain nuclear SVM algorithm to correct the traditional check reality the problem of the existence of uncertainty. .
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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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pca 结合svm 算法的人脸与非人脸分类程序。附带训练和测试样本。-pca svm algorithm combined with the human face and non-face classification procedure. With training and test samples.
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一种简单的人脸识别算法，基于svm与5倍交叉训练法和三种核函数选择的比较-A simple face recognition algorithm based on svm comparison with 5-fold cross-training method and choice of three core functions
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遗传算法优化支持向量机参数的人脸识别程序，能直接运行-Genetic algorithm optimization parameters of SVM face recognition program that can be run directly
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人脸识别技术SVM支持向量机的算法提高了分类效果-SVM algorithm SVM face recognition technology to improve the classification results
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采用支持向量机算法编写的人脸识别程序，可以达到一定的精确度，适合初学者-Face recognition using svm algorithm
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基于SVM和PCA的人脸识别算法，有GUI界面，程序运行良好。-Based on SVM and PCA face recognition algorithm, GUI interface, the program works well.
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人脸识别系统采用了LBP PCA 2CKPCA 2BSVM算法实现的，效率高。-Face Recognition System using LBP PCA 2B KPCA 2B SVM algorithm, and high efficiency.
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PCA+svm算法进行人脸识别，识别率在百分之80~90-
Face recognition algorithm
Pca+ support vector machine
Recognition rate of about ninety percent, interested friends can be used as a reference
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人脸表情识别matlab程序PCA+SVM算法，SVM分类-orL人脸数据库有数据有图片-Facial expression recognition matlab program PCA+SVM algorithm, SVM classification-orL face
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用Python写的关于SVM算法的人脸识别小程序(Written in Python on the SVM algorithm for face recognition applet)
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使用hog特征进行分类，采用opencv里的svm算法(By using the hog feature,we classfy the face images with svm algorithm.)
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用Adaboost和PCA算法实现人脸识别，用Python写的代码，根据经典的PCA和SVM算法改编(Adaboost and PCA algorithm for face recognition, code written in Python, adapted from the classic PCA and SVM algorithm)
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本程序中，利用了LBP特征对人脸特征进行提取，并且利用SVM对提取的人脸特征进行训练和识别，其中，所用的图像处理库OpenCV2.4.9版本；通过对人脸库中的标准标本进行测试，算法识别率高达95%以上；(LBP features extract facial features, and use SVM to extract and recognize the facial features. The OpenCV2.4.9 version of the image processing libr
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