资料说明：包括数据+代码+文档+代码讲解。
1.项目背景
2.数据获取
3.数据预处理
4.探索性数据分析
5.特征工程
6.构建SVM人脸识别模型
7.模型评估
8.人脸图像随机测试
9.结论与展望
2022-02-15 14:05:20
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SVM Light工具箱 Matlab接口，mex已经编译好，64位和32位都有，放到工程目录就可直接用
2022-02-13 22:00:52
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python语言使用LBP算法提取特征向量SVM算法训练模型和识别分类整套文件。内有训练和测试、验证图片集，训练和测试程序分两个py文件。训练使用lbp_train.py文件，测试和验证使用均使用lbp_test.py文件，更改训练集和测试集文件可更改为自己所需的程序。LBP算法使用uniform模式，准确率可达93.31%以上
2022-02-13 19:42:23
44.4MB
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python语言编写调用HOG算法提取特征向量SVM算法训练和分类程序，内附程序可正常运行。有任何问题请留言，我看到后会尽量解决
2022-02-13 18:04:48
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由于支持向量机的主要参数的选择能够在很大程度上影响分类性能和效果，并且目前参数优化缺乏理论指导，提出一种粒子群优化算法以优化支持向量机参数的方法.该方法通过引入非线性递减惯性权值和异步线性变化的学习因子策略来改善标准粒子群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷.实验结果表明，相对于标准粒子群算法，本方法在参数优化方面具有良好的鲁棒性、快速收敛和全局搜索能力，具有更高的分类精确度和效率.
2022-02-12 21:06:17
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