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搜索资源 - face algorithm svm
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Linux环境下的人脸识别程序，他的核心算法是svm网络识别。-Linux environment Face Recognition procedures, the core algorithm is svm network identification.
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人脸检测。用c++编写。人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像（或影像）中是
否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛，是实
现机器智能化的重要步骤之一。
AdaBoost 算法是1995 年提出的一种快速人脸检测算法，是人脸检测领域里
程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在
效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。-Face Detection. Using c++ to prepare. Fac
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SVM支持向量机用于人脸识别领域的经典算法，非常有用-An algorithm of SVM used to face recognition
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二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机
(SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽
略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸
识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
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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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face detected in matlab SVM algorithm
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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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Face recognition in a fuzzy method. Contains SVM, LDA, decision tree and so on, the effect is very good, worthy of reference.
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本程序是运用SVM来实现人脸识别算法，能直接运行且能进行二次开发-This procedure is to use SVM to implement face recognition algorithm that can run directly and can perform a secondary development
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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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支持向量机算法，可很好的用于分类问题，广发用于人脸识别，步态识别中！-Support vector machine algorithm, can be a good issue for classification, GF for face recognition, gait recognition!
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人脸识别的SVM算法，运行正确。采用Matlab编写。-SVM algorithm for face recognition, running correctly。Based on matlab.
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人脸识别，基于svm算法检测人脸是否配戴眼镜-Face recognition, face detection algorithm based on svm whether to wear glasses
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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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本程序是介绍SVM算法的matlab程序，主要用于人脸识别方面(This procedure is introduced SVM algorithm matlab procedures, mainly for face recognition)
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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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基于python的使用SVM的算法实现人脸的识别程序(Face recognition program based on Python based algorithm using SVM)
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