该算法用Visual Studio编写 ，用于实现对样本的训练以及测试，并可以转换成matlab语言，直接调用子程序

提取HOG特征和LBP特征，使用SVM进行分类来进行检测

浙江大学研究生课程SVM的课件，讲述比较全面，也很容易理解，SVM的思想以及发展历程讲述非常清楚

SVM课件，通俗易懂，快速上手，希望大家能够掌握基础知识

语言：MATLAB—交通信号灯定位和识别（定位，分割，不变矩和sift，svm方法均可，带界面GUI）

挺详细的SVM介绍，欢迎大家下载，肯定会对你有帮助~~~

从人脸图像特征提取和分类器构 建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同 时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.

数字识别是扫描文档并将其转换为电子格式的过程中必不可少的元素。 在这项工作中，正在提出一种新的多像元大小（MCS）方法，以利用定向梯度直方图（HOG）特征和基于支持向量机（SVM）的分类器对手写数字进行有效分类。 基于HOG的技术对在相关特征提取计算中使用的像元大小选择很敏感。 因此，一种新的MCS方法已用于执行HOG分析和计算HOG功能。 该系统已经在基准MNIST手写数字基准数据库上进行了测试，使用独立测试集策略已达到99.36％的分类精度。 还使用10折交叉验证策略对分类系统进行了交叉验证分析，并且获得了10折分类精度为99.26％。 所提出的系统的分类性能优于使用复杂过程的现有技术，因为在特征空间和分类器空间中使用简单的操作已达到了同等或更好的结果。 该系统的混淆矩阵图和接收器工作特性（ROC）图显示了所提出的基于MCS HOG和SVM的新型数字分类系统的优越性能。

基于matlab平台的：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

SVM-and-HS300-maste