说明：LBF 模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。与PC（Piecewise Constant）模型不同，该模型引入了一个以高斯函数为 核函数的局部二值拟合（Local Binary Fitting，LBF）能量。因为LBF 能量能够获取图像的局部信息27948194LBF

matlab lbf 模型 基于 一个 著名 区域 轮廓 活动

说明：此文件实现自下而上关联向量机方法通过使用单独的函数中计算出的不同的内核函数的多类 RVM 分类。

matlab 分类 代码 程序 关联 向量

说明：HW2_ImgDenoise 使用线性基础回归法和高斯核函数应用。基本步骤如下 ︰ 加载图像 学习在回归函数系数 还原丢失的值 显示恢复的图像和损坏的图像 结果效果很好 联系人 ︰ victor950118@gmail.com

回归 代码

说明：采用SVM设计男女生分类器。采用的特征包含身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征。要求：采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。

男女生分类器 svm-auc AUC-SVM 采用SVM设计 交叉验证-SVM

说明：支持向量机（Support Vector Machines ,SVM）由 Vapnik 1995年最早提出，通过核函数的展开定理，在某种程度上避免了“维数灾难”，并且在解决小样本、非线性和高维模式识别中表现出了独有的优势，引起很多学者的重视，取得一定的研究成果,并且被许多学者推广应用到其他机器学习领...

说明：机器学习m代码。主要实现机器学习中最小二乘支持向量机算法，核函数参数用PSO算法进行优化。用pso算法优化LSsvm算法参数,

说明：自己编写的模糊支持向量机程序，是线性的，没有用到核函数，但具有一定的参考价值。

模糊核 matlab-fsvm fsvm Multi-SVM FSVM

说明：KPCA与SVM共同用于人脸识别 SVM提高了分类效果 KPCA是一种借鉴SVM中核函数的一种较好的特征提取方法

人脸识别分类 KPCA分类 特征-matlab KPCA_SVM KPCA人脸识别

说明：基于蚁群算法的图像边缘检测，包含四种核函数，下载之后可直接运行。

图像边缘检测 matlab源程序 蚁群-边缘 蚁群算法-图像 hope6sv

说明：在这个项目中，Fisher 判别分析方法是实施和更新 （快速基于核函数的非线性方法）

matlab fisher 分析 方法 判别