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Image-Classification
- 对SVM多类分类算法进行了研究，总结了不同分类算法的优缺点。接下来本文提出了基于GA(遗传算法)和KNN(K近邻)的SVM多类分类算法-The SVM multi-class classification algorithms studied, summed up the advantages and disadvantages of different classification algorithms. The next paper, based on GA (genetic algorit
MILL
- 模式识别中，多标签标记中的经典代码，主要用于场景分类，目标识别，结合svm和boost算法对自然场景进行分类，真的很不错，看看吧-Pattern Recognition, multi-tagged in the classic code, mainly used for scene classification, object recognition, combined with svm and boost the natural scene classification algorithm,
SVM_FACE
- 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
HOG
- 为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类， 提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法．利用背景减法提取运动目标前景区域， 并识别出潜在候选运动目标．利 用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征， 以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征． 将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机， 实现多类目标的准确分类． 通过在不同视频序列上的实验验证， 提出的算法对运动目标进行较好地分类， 而且在运算速度方面较传
SVM-and--Face-Recognition
- 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
MIMLmiSVM
- matlab编写的多示例多标记分类程序，采用miSVM算法，svm做分类器，其中附有各个调用函数，和作为例子的数据和主程序，可以运行，可以多多示例多标记样本进行分类。-matlab prepared multi-instance multi-label classification procedures, using miSVM algorithm, svm do classifier, which function with each call, and as an example of th
SVM-reviewed
- 支持向量机方法中也存在着一些亟待解决的问题，主要包括：如何用支持向量机更有效的解决多类分类问题，如何解决支持向量机二次规划过程中存在的瓶颈问题、如何确定核函数以及最优的核参数以保证算法的有效性等。-Support vector machine (SVM) method also exist some problems to be solved, mainly includes: how to use support vector machine (SVM) is more effective t
MKL
- 多核学习 SVM分类 遥感影像分类算法 -Multiple kernel learning
Canupo
- C++编码，基于线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）的多尺度维度特征点云分类算法，通过机器学习方法精确分类。效果可达95%以上，本文件夹内含有详细中文教程。