从人脸图像特征提取和分类器构 建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同 时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.

数字识别是扫描文档并将其转换为电子格式的过程中必不可少的元素。 在这项工作中，正在提出一种新的多像元大小（MCS）方法，以利用定向梯度直方图（HOG）特征和基于支持向量机（SVM）的分类器对手写数字进行有效分类。 基于HOG的技术对在相关特征提取计算中使用的像元大小选择很敏感。 因此，一种新的MCS方法已用于执行HOG分析和计算HOG功能。 该系统已经在基准MNIST手写数字基准数据库上进行了测试，使用独立测试集策略已达到99.36％的分类精度。 还使用10折交叉验证策略对分类系统进行了交叉验证分析，并且获得了10折分类精度为99.26％。 所提出的系统的分类性能优于使用复杂过程的现有技术，因为在特征空间和分类器空间中使用简单的操作已达到了同等或更好的结果。 该系统的混淆矩阵图和接收器工作特性（ROC）图显示了所提出的基于MCS HOG和SVM的新型数字分类系统的优越性能。

基于matlab平台的：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

SVM-and-HS300-maste

提出了一种相空间重构与贝叶斯框架下的LS-SVM预测矿井涌水量的方法,矿井涌水量具有混沌特征,利用相空间重构,找出矿井涌水量时间序列隐藏的演化规律,作为输入参量,将贝叶斯证据框架理论用于最小二乘支持向量机模型参数的优选,运用LS-SVM将非线性问题转化为高维特征空间的线性问题进行求解。利用典型的Lorenz生成的时间序列进行仿真,选择2004年8月-2005年2月的矿井涌水量数据进行验证,结果表明该方法可行并具有较高的精度。

参考学习

手语是听力障碍人士交流的媒介。 它使用手势而不是声音来传达意义。 它结合了手的形状、手、手臂或身体的方向和运动、面部表情和唇形来传达信息。 不同类型的项目是针对聋哑人、听力障碍的人进行的。 提出了一种用于手语识别的具有计算机人机界面的系统。 但是该项目存在全国范围内的差异。 该项目的主要思想是设计一个系统，用于在任何公共场所与外界进行交流，从而无需在公共场所进行口译。 在那个项目中，我们需要以数字符号的印度手语为数据库形式的孤立图像。 普通相机可用于获取此数字符号。 主成分分析 (PCA) 用于预处理，其中删除冗余和不需要的数据。

特征选择算法能够更好地提高入侵检测系统的检测速度和检测效果,消除冗余数据并减轻噪音特征.结合特征选择算法的优势,提出一种基于主成分分析(PCA)与决策树(C4.5)的入侵检测方法,进而构建出轻量级的入侵检测系统.通过在KDD1999数据集上对该方法进行详细的实验验证,证明该方法一方面确保系统有较高的检测率与较低误报率,另一方面能够比较显著地提高系统的训练时间与测试时间.同时,通过比较实验发现此方法在训练时间、测试时间、检测率、误报率上的效果也优于GA-SVM方法.

本文来源于csdn，介绍了SVM，线性分类器，线性分类器的求解，松弛变量，SVM用于多类分类等。支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和

SVM图像分类论文：基于LatentSVM的人体目标检测与跟踪方法研究、基于LBP和SVM的工件图像特征识别研究、基于MATLAB的遥感图像SVM分类系统实现等