FaceX-Zoo FaceX-Zoo是用于面部识别的PyTorch工具箱。 它提供了一个培训模块，该模块具有各种管理负责人和骨干，以实现最新的人脸识别，还提供了标准化的评估模块，该模块可以通过编辑简单的配置，就大多数流行的基准测试中的模型进行评估。 另外，还提供了一个简单但功能齐全的人脸SDK，用于验证模型的验证和主要应用。 我们没有包括尽可能多的现有技术，而是使FaceX-Zoo能够轻松升级和扩展与面部相关领域的发展。 请参阅以获取有关此项目的更多详细信息。 关于名字： “人脸”-此回购主要用于人脸识别。 “ X”-我们还旨在提供面部识别以外的功能，例如面部分析，面部闪电。 “ Zoo”-此仓库中包含很多算法和模型。 什么是新的 [3月。 2021年] 已添加到主干中。 [2月。 2021年]支持通过混合精度训练。 请检查 [Jan。 2021年]，我们提交了FaceX-

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本文设计了一种基于支持向量机（SVM）的运动目标识别算法，以对运动目标进行准确的识别和分类。 鉴于支持向量机在小样本，非线性和高维模式识别方面的优势，构造了一种基于支持向量机的分类器。 利用形状特征构成的特征向量分类样本对支持向量机进行训练和分类，结合支持向量机和二叉决策树形成多分类器。 对象特征向量用作SVM的输入，我们将使用分类器对检测到的运动对象进行分类。 实验结果表明，该算法能够准确识别和分类视频图像中的不同对象。

Abstract— With the increasing popularity of social media and smart devices, the face as one of the key biometrics becomes vital for person identification. Among those face recognition algorithms, video-based face recognition methods could make use of both temporal and spatial information just as hum

模式识别第四版（Pattern Recognition Fourth Edition） Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas著