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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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人脸识别的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数，但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布，实际中这样的分布可能并不成立，特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素，这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论，将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数，并将最大似然问题转化为一个加权优化问题-Recently the sparse representation (or codin
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多种方法解决小样本分类问题，集成学习和模式识别-A variety of methods to solve the problem of small sample classification
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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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针对手写体汉字识别问题，选取笔段和笔划作为基元，分析手写体汉字的组成规律和变形规律，提出了两种汉字结构模型：笔段中心点模型和笔划关系矩阵模型，以及基于模型的分类依据和识别方法。根据所提出的模型，采用两级分类方案构造汉字识别系统 粗分类采用笔段中心点法，细分类采用笔划关系矩阵法。-Aiming at the problem of handwritten Chinese character recognition, selecting pen and stroke as primitives, an
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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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针对人脸特征分类问题，提出一种基于主动形状模型(ASM)和 K 近邻算法的人脸脸型分类方法。将 Hausdorff 距离作为 K 近邻算法的距离函数，利用 ASM 算法提取待测图像的特征点，对点集进行归一化后计算人脸轮廓特征点与样本库中所有样本点集的 Hausdorff距离，根据该距离值，通过 K 近邻算法实现待测图像的脸型分类。实验结果证明，该方法分类正确率高、速度快、易于实现。(Aiming at the problem of face feature classification, thi
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