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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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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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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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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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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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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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