通过SVM和超像素分割进行光谱空间高光谱图像分类

OPENCV行人检测HOG+SVM检测视频中是否有人 OPENCV行人检测HOG+SVM检测视频中是否有人 OPENCV行人检测HOG+SVM检测视频中是否有人 OPENCV行人检测HOG+SVM检测视频中是否有人 OPENCV行人检测HOG+SVM检测视频中是否有人

基于SVM+FastPCA降维的人脸识别仿真带GUI界面，同时附带人脸训练数据库

Opencv21下svm+hog特征训练路面车辆检测与识别

Latent SVM算法实现行人检测opencv

j基于matlab的SVM支持向量机人脸识别仿真，采用PCA降维，包含人脸图像数据库。 for iExpressionPerPerson= 1:nExpressionPerPerson nSplPerClass(iExpressionPerPerson) = sum( (trainLabel == iExpressionPerPerson) ); end multiSVMStruct = multiSVMTrain(TrainData, nSplPerClass, nExpressionPerPerson); save SVM_model.mat multiSVMStruct A0 B0 display('..............................'); display('训练结束。');

自动语音情感识别器（SER）是目前具有广泛的应用人机交互（HCI）领域的研究课题。语音特征，如Mel频率倒谱系数（MFCC ）和梅尔能谱动态系数（本中心） ，都是从言语交流中提取的。支持向量机（SVM）作为分类器对柏林情绪数据库中的不同情绪状态进行分类，如愤怒，快乐，悲伤，中性，恐惧。 LIBSVM是用于情绪的分类。性别无关的情况下给出了93.75％的分辨率，男性语音94.73％ 和女性语音的100 ％ 。

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利用sift++kmeans++tf_idf++svm实现场景分类、图像分类

1.SVM多输入多输出 2.客服传统多输入单输出模式