svm中分类图片matlab代码一种减轻帕金森患者步态冻结的新型可穿戴设备 该存储库包含用于通过 MPU6050 数据检测帕金森患者步态冻结的设备的算法。 它将步态分成单独的步骤，从步骤中计算特征，然后使用线性支持向量机 (SVM) 对每个步骤进行分类。 入门 要求 软件 安装最新版的MPU6050库，找到 包含的文件 此存储库包含代码的三个迭代： “firstAlgo”是一种快速算法，它根据最少处理的加速度计值对步态类型进行分类。 Main 包含使用步态分离和二进制 SVM 的最完整的迭代。 蓝牙代码库用于最终原型。 RedBearLab BLE Nano 微控制器具有蓝牙功能。 这两个 csv 文件包含健康步态和冻结步态的样本角度数据。 SVM 包含用于运行支持向量机并找到优化阈值的 matlab 代码。 指示 以下说明用于使用 SVM 查找两个计算特征的优化阈值： 运行 Main.ino 并收集至少 50 个数据点。 将数据点保存为 csv 文件 在同一个 csv 文件的新列中手动标记每个数据点 在 Matlab 中加载 csv 文件。 下载并导航到三个包含的 matlab 文件

SVD用于将数据矩阵从高维投影到低维

使用OpenCV和Python的手写数字识别 使用的数据集 对于这个项目，我使用了MNIST数据集。 它可以在Internet上免费获得。 要求 的Python 3 斯克莱恩 OpenCV 3 麻木 Jupyter笔记本 训练SVM模型 SVM_Classifier.ipynb-这是一个ipython笔记本，因此您需要安装jupyter-notebook才能使用此文件。 如果要重新训练模型，请使用此文件。 digits_cls1.pkl-这是一个已保存的SVM模型文件。 使用OpenCV进行数字识别 dig_rec.ipynb-这是一个ipython笔记本，用于使用OpenCV识别图像中的手写数字。此文件使用受过训练的SVM模型digits_cls1.pkl 。 使用OpenCV进行实时数字识别 dig_rec_vid.ipynb-这是一个ipython笔记本，用于使用网络摄像头和O

多支持向量机和其他分类器的心脏病检测：支持向量机、KNN、朴素贝叶斯、决策树、神经网络、装袋、提升和随机子空间。 + 10 折交叉验证+ 准确度、召回率和精确度计算。

matlab的素描代码彩色GF-HoG 此存储库包含Matlab实现，如ICCV ws 2015论文中所述的定向渐变的颜色渐变场直方图（Color GF-HoG）。 GF-HoG实施 原来的 生长激素 如果仅处理黑白草图，请在BW文件夹下进行检查： des = ComputeGF('circle.png',0); 将为草图计算局部GF-HoG描述符。 如果输入图像，请将第二个参数更改为1。 此实现遵循Rui Hu和Stuart James的原始C代码（项目页面和），并进行了一些改进，在Flickr15K基准测试中达到了16.6％的mAP（带有反向索引的mAP达到了18.2％），如图5所示。 彩色GF-HoG实施 原来的 彩色GF-HoG可视化 如果您使用彩色草图，请检查以下颜色文件夹： [des_shape, des_color] = ComputeGF_colour('underground_sketch.png',0); 将为草图计算局部形状和颜色描述符。 对于图像，将第二个参数更改为1。 与纸张的不同之处在纸张中，亮度通道（L *）通过双S型函数传递，以将黑白图像与其余图像分开。

包括SVM源码及代码解释，SVM入门学习资料，以及收藏的SVM课件，共20个文件，对初学SVM的同学很有帮助.

基于旋转不变HOG特征的图像匹配算法，汤彪，左峥嵘，图像匹配是目标检测问题中的一个非常重要的组成部分，HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征因为能够对图像局部的几何和光学变化保持很好�

为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络，提出一种基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别模型。此模型不需人工设计特征提取算法，且在小样本训练集上也能训练出具有较高准确率的分类模型。除此之外，利用迁移学习策略，避免重新初始化卷积神经网络，在节省大量样本与训练时间的同时能有效避免过拟合的发生。实验结果表明，提出的分类模型在小样本训练集上进行训练后得到的模型在实际测试中有较好的表现且对处于复杂背景下和严重畸变的交通标志具有可靠的识别能力和良好分类结果。

具体描述见 使用pytorch框架编写网络，使用pyqt5编写界面。基于多层感知机、支持向量机、以及transformer编码器的医疗辅助决策程序，可用于相关课程大作业。包含的transformer编码器结构，使用了vit（vision transformer）的网络结构。

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