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针对灰度图像，提出一种基于知识的人脸检测方法。
提出了一种给予支持向量机的人脸检测方法。
提出了一种基于小波分解的LDA人脸识别方法。
提出了一种基于小波和DCT的人脸识别方法。
提出了一种机遇CEDT和支持向量机的人脸分类和识别方法。
-For gray-scale images, a knowledge-based face detection methods. A support vector machine method of face detection. A wa
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一篇关于基于双正交小波分解进行特征提取的支持向量机的分类研究文章-An article on biorthogonal wavelet decomposition based on feature extraction for support vector machine classification of research papers
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提出一种基于支持向量机( SVM)和遗传算法(GA)的离散余弦变换(DCT)域盲数字图像水印方法. 该方法能自适应于图像的局部特征. 依据图像块的局部特性,利用SVM对图像块分类,自适应地确定水印嵌入强度, GA用来优化水印嵌入位置. 实验结果表明该方法有较好的不可见性和较强对抗攻击的鲁棒性.-Based on support vector machine (SVM) and genetic algorithm (GA), discrete cosine transform (DCT) doma
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本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），SSE编程，图像处理，直方图均衡，图像滤波，C++编程，还有一下其它的人脸检测的背景知识-The purpose of this paper is to provide an I developed SSE optimized, C++ library, used for face d
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完整的包括皮肤及动作识别的C++人脸检测源代码，涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），SSE编程，图像处理，直方图均衡，图像滤波，C++编程等。-Complete, including skin and actions identified C++ face detection source code, the technology involved are: wavelet analysis, scaling down m
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基于小波和支持向量机的电能质量监测分类算法例程-Based on wavelet and support vector machine classification algorithm routine power quality monitoring
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本文提出了一种基于特征融合的纹理图像分类方法，它结合了纹理图像的特
点和框架小波变换方法，处理过程中充分考虑了图像各尺度间的依存关系以及不
同频带中所包含的图像纹理信息，利用支撑矢量机作为分类器，对标准纹理库中
的图像进行了仿真实验。
-This paper presents a texture feature fusion based image classification method, which combines the special texture
Point
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Gabor小波提取特征源码，支持向量量机作分类器，能用于掌纹，人脸，指纹识别。-Gabor wavelet feature extraction, and then use the support vector machine as classifier, can be used to palmprint, face, fingerprint identification.
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本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），SSE编程，图像处理，直方图均衡，图像滤波，C++编程，还有一下其它的人脸检测的背景知识。-Face expression identification code, part of the realization of the algorithm and write the purpo
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Gabor小波提取特征,然后用支持向量机作分类器，可以用于掌纹，人脸，指纹识别。-Gabor wavelet feature extraction, and then use the support vector machine as classifier, can be used for palmprint, face, fingerprint identification.
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