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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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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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图像场景分类的bow模型opencv源代码，采用k-means聚类构造单词，采用支持向量机的svm分类器。-Image scene classification bow model opencv source code, using k-means clustering structure of words, using support vector machine svm classifier.
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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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基于opencv的手势识别
1、hog : hog特征提取
2、hogTainer ： 样本训练，利用了SVM方式
3、gestureRecognition ： 手势识别，利用了训练得出的线性分类器进行识别分类
训练样本在hog文件夹中，对应gesture_a到gesture_e ，五种手势-Gesture recognition 1, hog: hog feature extraction 2, hogTainer: sample training, t
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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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