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C/C++
svm目标分类
svm目标分类
SVM，opencv
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2012-04-10
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实现基于OpenCV的SVM目标分类,SVM提取目标跟背景
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基于SVM的图像分类
浏览：7
基于SVM的图像分类,立足于图像内容，对图像进行分析和检索。相比而言，尽管图像检索已经出现了诸如直方图、颜色矩、颜色集等多种表征图像特征的方法，但是要突破对低层次特征的分析，实现更高语义上的检索
C++实现SVM分类算法
浏览：123
4星 · 用户满意度95%
SVM有如下特征：（1）SVM学习问题可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。（2）SVM通过最大化决策边界的边缘来控制模型的能力。（3）通过对数据中每个分类属性引入一个哑变量，SVM可以应用与分类数据。(4)SVM不仅可以用在二类问题，还可以很好的处理多类问题。 本代码通过C++实现SVM的分类算法，并通过SSE实现最优解的快速计算，学习SVM的同学可以参考一下
C++ 利用 opencv300 里的 svm 二分类
浏览：85
C++ 利用 opencv300 里的 svm 二分类。 opencv300/c++/svm/下二分类实验，与opencv2不同，详细对比了不同之处 svm
测试svm分类器准确率
浏览：192
加载训练好的svm分类器,以及有测试图片路径的txt文件，测试分类器准确率。注意需要自己准备训练样本，然后样本的路径参考源代码或者代码下载以后自己修改代码为自己本地样本的路径。
C++实现支持向量SVM机分类器.zip
浏览：24
C++实现支持向量SVM机分类器.zip，亲测 可用
多种目标检测算法
浏览：68
4星 · 用户满意度95%
多种目标检测的算法，背景差分法，混合高斯模型背景建模等
基于光流法目标检测与跟踪
浏览：126
4星 · 用户满意度95%
目标检测与跟踪的很好的代码 融合光流法，颜色特征，贝叶斯框架下的ceter——surround模型 检测速度快，跟踪效果稳定。实时性很好
基于特征提取的目标识别
浏览：68
基于特征提取的目标识别技术，提取图像的特征，在特征的基础上来识别出目标和背景
openCV实现目标检测
浏览：128
openCV实现目标检测
目标检测_codebook_代码_C++
浏览：185
5星 · 资源好评率100%
目标检测_codebook_代码_C++ codebook BGS代码，参考论文Real-time foreground–background segmentation using codebook model （Kyungnam Kima,, Thanarat H. Chalidabhongseb, David Harwooda, Larry Davis），进行了简化。
svm 用于分类
浏览：19
3星 · 编辑精心推荐
将svm用于分类 直接输入数据即可 里面含有数据归一化
svm 分类代码
浏览：145
一个分类代码 不是自己做的 但是是一个很好的例子 自己认为可以 所以分享了
svm简单分类
浏览：120
python 下的一个svm简单分类例子，结果中会将二类不同的样本训练分类，再用测试样本去学习。
svm 训练分类
浏览：76
主要针对行人检测，进行训练，能很好的掌握svm基本原理，并且很好了解svm
基于python的使用HOG与线性SVM作为分类器的目标检测算法设计与实现
浏览：150
5星 · 资源好评率100%
本项目采用Python编程语言，结合Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征提取方法和Support Vector Machines（SVM）分类器来设计和实现一个目标检测系统。 **HOG特征**： HOG是一种用于描述图像局部结构的特征...
Fault_Detection_SVM故障分类_svmpython_svm分类_FAULTDETECTION_fault_
浏览：181
5星 · 资源好评率100%
标题中的“Fault_Detection_SVM故障分类_svmpython_svm分类_FAULTDETECTION_fault_”表明这是一个关于使用支持向量机（SVM）进行故障检测的项目。SVM是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析，尤其在小样本数据集...
SVM10分类问题（含数据集和代码）_SVM多分类算法_
浏览：88
5星 · 资源好评率100%
2. **一对多（One-vs-All, OVA）策略**：为每一个类别建立一个SVM分类器，每个分类器的目标是把该类与其余所有类分开。样本会被分类到最能使其成为正例的那个分类器的类别。 在描述中提到的"准确率约90%"，这是评估...
SVM.zip_SVM二分类_pattern recognition_分类算法_支持向量分类
浏览：112
5星 · 资源好评率100%
2. **间隔最大化**：SVM的目标是找到最大间隔的超平面，即最大化训练集中的最小距离。间隔（margin）等于支持向量到超平面的距离，这可以通过调整w和b实现。 3. **核函数的应用**：在非线性可分情况下，SVM引入核...
Opencv 目标检测和识别
浏览：109
对于学习opencv的初学者有很好的参考，主要是图像的目标检测和识别方法。
svm.rar_matlab svm_svm 分类
浏览：86
使用matlab自带的函数实现的svm分类算法。
svm一对一分类
浏览：62
4星 · 用户满意度95%
利用svm原理的matlab程序对是个不同模型的弹簧压力测试数据的分类。
svm文本分类
浏览：88
使用当前流行的Java语言，采用SVM算法进行文本分类
svm分类-matlab
浏览：182
4星 · 用户满意度95%
SVM是通过核函数将原始数据映射到高维空间，在高维空间进行线性分类。换句话说，在高维空间，这两类数据应该是线性可分的，即：最优分类面应该是一条直线，而这里看到的，是将高维空间分类的结果又映射回原始空间所呈现的分类结果，即：非线性的分类面。
多分类SVM的Matlab实现
浏览：162
5星 · 资源好评率100%
与分类不同，SVR的目标是找到一个能够最小化所有数据点到回归超平面距离的模型。`SVR的示例程序`可能包含了如何使用libsvm进行SVR训练和预测的代码，以及相应的实例数据，帮助你理解SVR的工作原理和操作流程。 **5....
SVM图像分类4
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其他文件如"基于SVM的图像分类算法研究"和"基于SVM的离线图像目标分类算法"，可能涵盖更广泛的图像分类场景，比如离线手写字符识别或者一般物体识别。这些研究可能深入讨论了不同的特征表示方法、多类SVM的处理策略...
SVM分类算法C代码
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SVM的目标是找到一个最优超平面，该超平面能够最大程度地将不同类别的样本分开。这个超平面由最大边距最大化来定义，即寻找能够最大化两类样本点到超平面距离的决策边界。在二维空间中，这可以直观地理解为找到一条...
SVM分类器训练工具
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2. 特征选择：选择与目标变量相关的特征对于SVM的性能至关重要。有效的特征可以提高模型的区分度，使得分类边界更加清晰。 3. 选择核函数：SVM的核心之一是核函数，它用于将原始特征映射到高维空间，使得在高维空间...
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ShaderJoy
2012-07-19
不错，不过缺少有关程序的注释说明
hongna8805
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