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基于Intersection Kernel SVM的分类的一篇很好的文章，适合需要对分类问题研究的人参考-Classification using Intersection Kernel Support Vector Machines is Efficient
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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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用MATLAB编写的svm源程序，可以实现支持向量机，用于特征分类或提取-MATLAB source code written using svm, support vector machine can be achieved for feature classification or extraction
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VC6.0编写，基于OpenCV的支持向量机分类程序，在400×400的平面上生3类随机样本点，然后给出利用SVM分类的决策面和支持向量-VC6.0 written OpenCV-based support vector machine classification procedures, the plane of 400 × 400 random samples of raw Category 3 points, and then give the decision-making surfac
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用遗传算法( Genetic Algorithm，GA) 搜寻可识别被不同农药污染脐橙的可见/近红外光谱的最佳特征光
谱区间及波长，并建立了支持向量机( Support Vector Machines，SVM) 定性分析模型。实验供试农药为灭多威、
氰戊菊酯和氧乐果3 种。通过GA 来搜寻整个波段范围( 460 ～ 1 800 nm) ，将得到的9 个最佳特征光谱区间所
包含的波长( 共318 个) 作为SVM 建模的输入变量，对识别被3 种农药污染脐橙的准确率为100 。并继续应
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支持向量机(svM)是一种新的机器学习技术。本文采用一对一方法构建多分类SVM
分类器。利用常用的灰度共生矩阵方法提取图像纹理特征，组成特征向量，输入构建好的SVM
多分类器中进行分类。对从Brodatz纹理库中选取的4张纹理图像进行了分类实验，取得较好的
分类结果-Support vector machine (svM) is a new machine learning techniques. In this paper, one way to build a multi-cla
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的研究彩色数字图像的计算机分类识别方法并应用于古瓷片的自动分类。方法提出
了一种色彩纹理特征的提取模型，采用该模型，利用IGabor滤波器提取数字图像的色彩纹理特征，
并构造支持向量分类机(SVM)分类器组。结果实现了高准确率多类别图像的自动分类识别，并
成功应用于古瓷片的自动分类。结论色彩纹理特征提取方法将颜色与纹理进行融合，增强了数
字图像之间的特征区分能力。-Study color digital image classification and recognition m
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利用GDAL和Opencv中的SVM分类器对遥感图像进行分类操作。-Using gdal and opencv to do SVM classification.
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用小波变换进行图像预处理，再用自编小程序寻优参数，并用svm分类-Using wavelet transform for image preprocessing, and then writing small programs optimization parameters, and SVM classification
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讲了支持向量机关于分类的方法，利用不同的核函数进行分类。-Talking about the method of support vector machine classification, using different kernel function classification
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对于人脸数据库ORL，先用PCA进行特征提取，然后用SVM进行分类识别。里面有ORL数据库。-The ORL face database, first using PCA feature extraction using SVM for classification. There ORL database.
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利用svm算法分类图像。示例中：将篮球场和网球场利用算法自动分类，包含了基于颜色矩的彩色图像特征提取算法-image classification using SVM algorithm
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二分类问题采用包括逻辑回归、最小二乘法、感知器算法（按下space不断迭代）、svm线性分类，另外还有高斯分线性分类（待完善），针对平面上两类点进行分类-Second classification using logistic regression, the method of least squares, perception algorithm (Press space iteratively) svm linear classification, in addition to the Ga
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基于opencv实现利用HOG+SVM进行物体分类-Classification of objects using HOG+SVM based on OpenCV
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一种基于半监督的svm的图像分类方法。该方法通过聚类核的方法利用无标记样本局部正则化训练核的表达式。这种方法通过图像直接学习一个自适应的核。该程序仿真的是文章：Semi-supervised Remote Sensing Image Classification with Cluster Kernels。大家可以参考下。-A semi-supervised SVM is presented for the classification of remote sensing images. The
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一个用BoW|Pyramid BoW+SVM进行图像分类的Matlab Demo
-Image Classification using Bag of Words and Spatial Pyramid BoW
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audio classification using SVM for 5 classes
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利用opencv和C++编写一个分类程序。主要是利用opencv自带的SVM算法进行编写。-Use opencv and C++ write a classified program. Mainly using opencv SVM algorithm comes prepared.
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利用hog 特征提取 然后用SVM 分类识别(Hog feature extraction, and then using SVM classification recognition)
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使用cnn提取图像特征，然后用SVM分类，此处没有给出训练集，另外imagenet-caffe-alex部分代码需要注意，需要下载的话把注释掉的代码打开(Using CNN image feature extraction, and then use the SVM classification, there were no given training set, also need to pay attention to imagenet-caffe-alex part of the code
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