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是支持向量机工具箱（matlab），可用于模式分类，模式识别等。-support vector machines Toolbox (Matlab), can be used for pattern classification, pattern recognition.
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纹理模式的LBP特征表示及分类原理：就是通过定义一个模板，对于原图像中的每个点，使用该模板进行操作，模板中心点近邻区域对应的图像象素值与中心位置对应的象素值进行比较，且对于不同位置的比较结果赋予不同的权值，从而，变换图像中对应点的值就由模板对应各位置的比较结果之权和表示。-LBP texture pattern feature representation and classification theory: that by defining a template for the origina
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实现纹理模式的LBP特征表示及分类。
实现一种基于局部二值模式LBP（Local Binary Pattern）的多分辨率灰度尺度及旋转不变性的纹理分类方法-LBP texture model to achieve that as well as the breakdown characteristics. The realization of a model based on local binary LBP (Local Binary Pattern) Multiresolution g
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Classification MatLab Toolbox一个很好的图像处理界面，它能够使用很多算法进行模式识别分类-Classification MatLab Toolbox a good image processing interface, it can use many algorithms for pattern recognition classification
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模式识别的
图像的贝叶斯分类
图像的贝叶斯分类
神经网络模式识别-Bayesian pattern recognition image classification image of the Bayesian classifier neural network pattern recognition
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模式识别,用平均样本法、平均距离法、最近邻法、K近邻法进行分类。-Pattern recognition, with an average of the sample method, the average distance method, nearest neighbor, K-NN classification.
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adaboost算法学习资料，深入讲解了adaboost算法的理论和应用，是人脸检测学习的重要参考文献，做模式分类的同学可以研究一下-adaboost algorithm to learn the information, further explained the theory and application adaboost algorithm, face detection is an important reference for studying literature, student
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杜达的《模式分类》第二版配套的matlab代码，供做该方面研究的同学学习！-the matlab code of 《 pattern classification》
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模式识别中对已有数据的分析和归类，有源代码和数据部分，相当好的matlab程序-Pattern Recognition of existing data analysis and classification, source code and data portions, very good matlab program
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模式识别是现在运用很多的学科，本程序将利用MATLAB实现贝叶斯分类对人脸进行分类。-Pattern recognition is now applied in many disciplines, this program will use MATLAB to realize the Bias classification for face classification.
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模式识别中的感知器判别准则，实现分类。Matlab源代码-Pattern Recognition Perceptron criterion and achieve classification. Matlab source code
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LCMV optimization design array signal processing, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Six degrees of freedom to achieve inverse kinematics algorithm.
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You can achieve data classification and regression pattern recognition, You can get a very accurate amplitude, frequency, phase estimation, Undergraduate complete set requirements refer to the standard test models.
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BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用
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