本文详细介绍了人脸检测常用算法的优缺点，是一篇概述性很好的文章。

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

本资源是模式识别中的非线性分类器代码,是本人觉得模式识别,机器学习中比较有意义的代码.

opencv文磊器文件下载

人脸分类器

c#实现的贝叶斯网络数据分类器，可以自己设定节点数目，学习速率，进行分类学习。

经典的模糊分类器由规则组成，每个规则描述一个类。 在本文中，提出了一种新的模糊模型结构，其中每个规则可以表示具有不同概率的多个类。 获得的分类器可以被认为是二次贝叶斯分类器的扩展，它利用模型的混合来估计类条件密度。 有人提出了一种监督聚类算法来识别这种模糊模型。 模糊分类器的相关输入变量是基于通过 Fisher 的类间可分离性标准对聚类进行的分析来选择的。 这种新方法应用于著名的葡萄酒和威斯康星乳腺癌分类问题。 它也被描述在： J. Abonyi, F. Szeifert，用于识别模糊分类器的监督模糊聚类，模式识别快报，24(14) 2195-2207，2003 年 10 月 如需更多 MATLAB 工具，请访问： http://www.abonyilab.com/software-and-data

windows上能用得用来训练分类器的opencv，亲测可用，网上下的都需要自己编译，这个是编译好的。

OpenCV-python haar分类器人脸识别 详细介绍 https://gitee.com/Wind_to_valley/open-cv-face-recognition

分析了KNN分类算法的流程,然后在K值的动态获取和分类加权两个方面对分类算法进行改进;利用MapReduce编程思想完成KNN分类算法在Hadoop集群环境下的移植和实现。实验数据证明,改进后的KNN分类算法在人脸识别精度、识别效率和稳定性3个方面得到了有效提高。