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RSS订阅模式识别的研究进展分析
自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展，最后简要分析将来的发展趋势。
2009-05-11
基于支持向量机的复杂背景下的人体检测
。为了简化SVM分类器的设计及提高机器学习的效率,提出了一
种星形向量表示法用于抽取目标的特征向量,并且用实验方法得到了这种表示法的最优表示。将SVM与ANN进
行比较,并且对不同内积函数的SVM的性能也进行了比较。实验结果表明, SVM的性能要优于ANN,并且采用径
向基函数的SVM性能最好。该方法鲁棒性强,正确率高,解决了复杂背景下运动人体实时检测的一些关键问题。
2009-05-11
online boosting and vision
本文系统地分析了整个人脸检测算法的核心单元——人脸检测器，自上而下将其划分成为三个功能相对独立的层次：检测器结构、强分类器和弱分类器。本文进一步在各个功能层次上提出了一系列行之有效的新方法.
2009-04-23
利用级联SVM的人体检测方法
基于支持向量机的人体检测方法很少，大部分都是人脸检测的，在这分享一下这篇人体检测方法。有人还需要别的可以给我发邮件，[email protected]
2008-10-24
空空如也
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