/*模式训练*/ Training(int,int,int,char*,char*,char*) 参数： 模式个数（即网络的第一隐层节点数） 模式维数（即网络的输入层节点数） 模式类别数(即网络的输出层节点数) 计算中心控制矢量时所用的变换函数核 第二隐层权值的训练算法 训练模式所在的文件名称 /*模式分类*/ Classifying(int,char*) 参数： 需要分类的模式个数 分类数据-/* Model Training*/Tr

二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感，故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核享，1剐分析(KDA)相结合的三维人脸识剐方法．采用3DLBP描述人脸深度图像的特征，高斯核函数KDA 作为分类器，使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGC v2．0中2003春季采集的三维人脸库进行实验．实验结果表明，该 方法在每人2个训练样本时，识别率为91．8％，而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％；当每人的训练样本数增至6个时，识别率为98．4％，而PCA和3D

为支持向量机设计了一种新的直方图核函数运用在图像分类上取得不错的效果。-The paper designed a new histogram kernel function for support vector machines which achieved good results in image classification .

matlab 支持向量机工具箱可以实现输入数据并对数据按指定的寻优方式和核函数计算出数据分类决策函数。-matlab SVM toolbox for data classification