说明：基于核分析的多类分类器，支持向量机的多类分类，适合研究学习，欢迎同行下载

SVM多类分类器 SVM分类 多类-分类器 svm分类器 distance-kernel

说明：模式识别：线性分类器，fisher线性判别female和male中分别为训练集test1和test2为测试集

Matlab-Fisher 训练集 fisher-matlab fisher 分类器

说明：利用MATLAB实现一个基于CNN的图像分类算法。

MATLAB实现CNN图像分类算法 CNN-Classifier classifier_cnn CNN-matlab-图像 图像分类

说明：用matlab编写的实现ADABOOST算法的程序，包括级联分类器的设计。

级联-matlab adaboost adaboost-级联 adaboost级联 级联分类器

说明：matlab的一个基于realadaboost的人脸检测程序，有详细的源码，包括haar特征的提取，以及若分类器的学习。

Haar-特征提取 haar-人脸检测 haar特征-matlab 人脸检测-haar haar特征检测

说明：识别三类手势，采用贝叶斯分类器，提取hu不变矩特征

识别分类 手势识别MATLAB 手势-分类 手势识别-matlab 手势识别

说明：人脸检测算法对Haar特征推进，我们已经改善了大幅利用作为弱分类器的阈值中的累积概率分布点。

haar算法matlab haar-人脸 matlab-人脸-haar face-haar-matlab 累积概率分布

说明：人脸识别中TensorPCA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。

Tensorpca 人脸识别-％ TPCA-MATL nearest-face tpca

说明：PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据。

pca-排序 pca中心 投影降维 PCA-降维数 pca矩阵降维

说明：该程序分别提取正负样本图像的HOG和LBP特征，利用支持向量机进行样本训练，得到行人分类器。利用训练好的分类器进行检测，实验结果表明，该方法可以有效检测出图像中的行人，并达到了较好的检测结果。

HOG-LBP-detection 行人检测hog+lbp LBP-detection 图像特征提取 HOG特征-matlab