说明：这种方法给出了利用 Gabor 的人脸识别算法小波变换的人脸特征提取和支持向量机(SVM) 的人脸识别，Gabor 小波系数用来表示当地的面部特征。实现的算法如下： 首先，人脸面部特征点位于大致通过使用一组节点模板。第二，Gabor 小波系数提取人脸面部特征的每一点，和所有的 Gabor 小波系数...

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说明：A 求解脸识别问题的新方法。我们的方法结合二维主成分分析法（2DPCA） 突出的方法之一提取特征向量和支持 向量机 （SVM）最强大分类判别方法。基于该方法的实验已经或数据库 ； 研究结果表明，建议方法可有效提高 分类费率。

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说明：matlab中实现HOG+SVM图像分类识别，程序可直接运行。

说明：使用SVM对样本进行非线性分类，并画出决策面。不限制样本维数，经测试，对多维样本也有很好的分类效果。结果其他算法，可以实现较复杂的机器学习和模式识别。

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说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用

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说明：统计模式识别算法包，包括线性分类算法，SVM，PCA，LDA，EM，k-means分类等多种常用的模式识别算法。

machine-learning k-means-svm LDA分类算法 模式识别算法 SVM

说明：包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影...

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说明：（1）计算图像中每个像素点的LBP模式(等价模式,或者旋转不变+等价模式)。 （2）然后计算每个cell的LBP特征值直方图，然后对该直方图进行归一化处理(每个cell中，对于每个bin,h[i]/=sum,sum就是一副图像中所有等价类的个数)。 （3）最后将得到的每个cell的统计直方图进行...

SVM 机器学习算法 分类识别 LBP

说明：应用背景在这里，我们使用DCT特征提取和 ；支持向量机分类器。我们已经评估了这个人脸识别程序使用错误率。关键技术人脸识别DCT特征提取支持向量机分类器欧氏距离主成分分析（主成分分析）

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说明：hrrp，svm，利用支持向量机分类识别一维距离像的飞机目标，程序详细，可作为例程学习，望有帮助

飞机---识别 SVM-HRRP hrrP：116345、COM 一维距离像 SVM_HRRP