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 ％ 。

模糊支持向量机-Python代码，包含示例数据集data、FSVM.ipynb、FSVM.py三种文件。

细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。防法/过程」提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最后利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考。

用于网络安全态势预测的粒子群与支持向量机算法研究.pdf

1.SVM多输入多输出 2.客服传统多输入单输出模式

1.里面有一片类似的轴承故障诊断论文 2.计算了VMD的能量熵和样本熵 3.做了多种数据集，包括单特征和多特征pca归一化 4.利用了粒子群算法优化SVM参数 5.python代码齐全

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