基于opencv 的hog+svm性别识别源码 ，其中文件夹中生成xml，可以直接使用。可以作为参考代码

基于Gabor+PCA+SVM的性别识别(1)提取的人脸图像，运用Gabor提取特征，PCA降维，最后运用SVM训练一个性别分类器

本项目建立了一个小的语音库（8男8女），编写mfcc函数提取出语音的mfcc特征，然后利用svm进行训练和测试，实现性别识别，并创建gui进行功能展示，正确率为93.75%。本代码功能尚比较简单，有待继续完善。

基于MFCC和SVM的说话人性别识别 建立了普通话语音性别数据库 ,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别 ,并与其它分类方法进行比较 ,实验结果表明该方法的说话人性别识别准确率达到98.7%,明显优于其它分类器。