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用于人脸识别的模糊独立成分分析+主成分分析，用模糊支持向量机进行的分类。,Fuzzy Face Recognition for independent component analysis+ principal component analysis, using fuzzy support vector machine classification.
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首先用PCA对ORA人脸图像降维，然后用模糊支持向量机对提取的特征向量进行分类，识别率较高。-First using PCA for dimensionality reduction ORA face image, and then use fuzzy support vector machine to classify the extracted feature vectors, the recognition rate is higher.
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进行人脸识别，提取男女性别特征，年龄特征，并且运用了支持向量机的方法进行识别-For face recognition, extraction gender characteristics, age characteristics, and using support vector machine (SVM) method to recognize
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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
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运用HOG提取人脸特征与支持向量机算法训练模型，进行人脸识别(Using HOG to extract facial features and support vector machine algorithm training model for face recognition)
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