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Complete-identification-including-skin-and-the-act
- 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
Color-rendering.
- 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
SVM-regression-theory-and-control-
- 支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory
CHENGXU3
- 神经网络SVM函数拟合，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能-SVM neural network function fitting, in the case of linear inseparable, through the use of nonlinear mapping algorithm will undivided linear sample l
CHENGXU5
- 神经网络SVM实现分类，采用高斯核，标准差经过试验，最终定在0.81。训练和测试样本在1到1000之间间隔取点，训练样本取奇数，测试样本取偶数，没有噪声-SVM neural network to realize classification, USES the gaussian kernel, the standard deviation after test, final set at 0.81.Training and testing samples in the interval bet