编写了一个 Matlab 代码来监控一个人的状态并在困倦的情况下发出警报。 我已经用疲劳和非疲劳样本训练了 SVM 分类器。 怎么跑？？ 1. 解压并把'Sleep'文件夹放在Matlab的路径下。 2. 打开网络摄像头，进入命令窗口并输入“imaqtool”以查找支持的适配器。 3. 打开 main.m 并转到第 1 行。 17 并将适配器名称更改为支持的名称。 （通常所有 Windows 版本都支持 'winvideo',1）。 4.现在运行main.m 5. 将自己放在远处，以便在窗户中可以看到您的脸6. 非疲劳状态：默认状态，睁眼闭嘴时出现7.疲劳状态：当眼睛闭上嘴巴几秒钟时，报警器会发出哔哔声。 8. 确保房间光线充足注意：该模型没有经过训练，可以在黑暗或非常低的昏暗光线条件下完美工作，一旦我通过一组有效的功能获得更好的结果，我将上传更好的代码。 如果您使用我的作品，请引用以下
2021-09-25 13:54:44
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毕业设计_ZHUKE
2016毕业设计，基于SVM分类器的动作识别系统
2021-09-16 17:31:24
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国科大模式识别刘成林第六次作业数据集和程序，mnist数据集，SVM支持向量分类，验证。程序可能需要自己调整。
2021-09-09 20:49:21
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使用SVM分类器进行水稻叶病检测：使用SVM分类器检测水稻叶病-Matlab代码
2021-09-09 17:50:37
2.25MB
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主要介绍了Python实现基于SVM的分类器的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-09-09 11:08:02
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C++2013+OpenCV2413环境下，自己训练svm分类器包括一些测试图片以及测试结果 刚开始实验样本量不是很多 亲测有效 现在想进行视频行人检测 有大神可以留下联系方式 有问题请教
2021-08-24 17:47:33
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Python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。
资料内容包括： 1)需求分析； 2)数据采集； 3)数据预处理； 4)探索性数据分析； 5)特征工程； 6)机器建模； 7)模型评估； 8)实际应用
2021-08-17 09:08:17
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数据集介绍
总共包含150行数据
每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。
4 个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度
目标值为三种不同类别的鸢尾花，分别为： Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica
数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点，它的品种叫做它的标签
数据集样式:
导入需要的模块包
import numpy as np
from matplotlib import colors
from sklearn import svm
from sklearn import model_selection
import mat
2021-08-16 22:40:34
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