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【模式识别2】KNN及SVM人脸识别

KNN及SVM人脸识别1基于KNN的人脸识别1.1KNN算法描述1.2改进的WK-NNC实验验证1.3KNN算法的优势和劣势2基于SVM的人脸识别2.1SVM二分类算法描述2.2SVM多分类算法描述2.3实验验证2.4SVM算法的优势和劣势3KNN算法与SVM算法对比用到的数据集、代码等资源文件：ORL数据集WK-NNC.py----文中KNN部分源代码PCA_SVM.py----文中SVM部分源

Wilbur11·2022-11-19 02:35

图像增强三大类别：点增强、空域增强、频域增强

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。

小白学视觉·2022-11-19 02:20

神经网络与误差反向传播算法

一.神经网络1.神经网络的定义：大量（结构简单的，功能相近的）神经元节点按一定体系架构连接成的网状结构2.神经网络的作用：（1）分类（2）模式识别（3）连续值的预测（4）建立输入与输出的映射关系3.神经元

白蛋儿_爱编程~·2022-11-19 02:40

模糊聚类划分matlab代码,模糊C均值聚类算法(原理+Matlab代码)

描述聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。

非著名程序~~~·2022-11-19 00:29

传统图像分割01——基于阈值的分割

它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理

weightOneMillion·2022-11-18 11:08

基于网格搜索优化支持向量机的负荷预测方法

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）最先由Cortes和Vapnik提出，它是一种有监督的模式识别方法。它的主要思想是建立一个分类决策面。

matlab数学建模加油站+·2022-11-18 07:56

机器学习-概率图模型：隐马尔可夫模型（HMM）【解决序列问题】【前提假设：隐层状态序列符合马尔可夫性、观测序列的各观测值相互独立】【被RNN等神经网络模型取代】【生成模型：对联合概率建模】

在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。

u013250861·2022-11-17 13:40

模式识别中机器学习算法研究

一、总体介绍模式识别(patternrecognition，以下简称PR)源自工程，是一类问题(problem)；机器学习源自计算机科学，是一类方法(methodology)。

苏三o_O·2022-11-17 07:52

机器学习的分类与主要算法

从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。

安然烟火·2022-11-16 10:45

模式识别与机器学习（更新中）

模式识别与机器学习使用的教材，PPT为1公式推导部分直接去看白板推导2，不管是书上还是ppt都写的极其模糊先说重点：贝叶斯算概率参数估计第二讲贝叶斯学习基础贝叶斯公式先验概率是非条件概率似然概率是给定变量的条件下观测变量的概率后验概率是给定数据的条件下观测变量的概率

中二病没有蛀牙·2022-11-15 17:22

无监督学习——自编码神经网络原理及其实现

信息处理问题信息瓶颈稠密信息转稀疏信息稀疏信息转稠密信息稠密信息转稠密信息自编码神经网络介绍自编码器是深度学习中的一种非常重要的无监督学习方法,能够从大量无标签的数据中自动学习,得到蕴含在数据中的有效特征.因此,自编码方法近年来受到了广泛的关注,已成功应用于很多领域,例如数据分类、模式识别

gwprock·2022-11-15 11:16

基于模板匹配方法的机场飞机起飞-目标检测

2.2labelme标注的json文件解析3.基于Opencvpython的模板构建与算法编写4.机场起飞飞机数据集与检测效果5.其他可用的一些图片1.模板匹配方法的定义百度百科定义如下：模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法

cnjs1994·2022-11-14 19:45

模式识别（张学工版）学习笔记（第四章线性分类器）

1、模式识别的目的是在特征空间中找到两类（多类）的分界面。因此，可以根据样本特点，直接设计分类器。

Jimyancn·2022-11-14 12:37

模式识别学习笔记——1（线性分类器）

文章目录前言一、决策面与判别函数二、分类器——线性分类器1.特点2.线性判别函数3.增广变换4.线性分类器设计步骤5.实例——垂直平分分类器与Fisher投影准则总结前言这是大三学习模式识别的笔记第一弹

Kidolle·2022-11-14 11:00

李哈哈的模式识别笔记【part 3：感知器算法】

李哈哈的模式识别笔记【part3：感知器算法】线性分类器训练的一般思路人类的思维具有整体性和逻辑性，机器的思维擅长重复性解区域：线性判别函数解不唯一，而是位于一个区域，称为解区域。

正在刷夜的李哈哈·2022-11-14 11:29

模式识别基本概念小结（学习笔记）

解决模式识别问题的方法：基于知识和基于数据。基于知识归在人工智能范畴中。

AlIcebearan·2022-11-14 11:27

模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（十三）--多类线性分类器

模式识别（PatternRecognition）学习笔记（十三）--多类线性分类器如有错误还望海涵，谢谢。

eternity1118_·2022-11-14 11:26

机器学习笔记—模式识别与智能计算（一）模式识别概述

1、模式识别的基本概念模式识别是信号处理与人工智能的重要分支，人工智能是专门研究用机器人模拟人的动作、感觉和思维过程与规律的科学，模式识别是利用计算机专门对物理量及其变化过程进行描述与分类。

猴哥智能·2022-11-14 11:26

【学习笔记】《模式识别》3：线性分类器

线性分类器文章目录线性分类器一、判别函数1.定义2.与聚类准则函数的区别3.关键问题二、线性判别函数1.一般形式2.性质3.三种多类情况介绍三、广义线性判别函数1.目的2.非线性多项函数式四、线性判别函数的几何性质1.模式空间与超平面2.权空间与权向量解3.权重确定4.线性分类器的设计步骤五、感知器算法1.感知器2.感知器算法原理3.算法步骤4.收敛性5.感知器算法应用于多类情况六、梯度法1.梯度

Schanappi·2022-11-14 11:54

利用机器学习分析脑电数据（原理分析+示例代码+快速上手）

目录一、机器学习分析简介二、机器学习分析的脑电特征三、机器学习训练分析四、机器学习分析的特征选择和降维五、机器学习分析的选择分类器六、机器学习分析的结果评估七、机器学习实例分析机器学习和模式识别已被广泛应用于脑电信号分析领域

拉姆哥的小屋·2022-11-14 10:45

SVM算法逻辑推导与使用实例

一、SVM和神经网络的区别SVM，即是支撑向量机，在小规模样本的模式识别中，效果良好，而且这个方法的立论、假设、推导、证明等步骤完整，逻辑严密，可解释性很强。

杨小吴的算法博客·2022-11-14 07:39

深度学习入门看这一篇就够了（下）

n有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。n

Mr Robot·2022-11-14 07:23

构建神经网络模型方法,神经网络建立数学模型

神经网络是一种能适应新环境的系统，它针对过去经验(信息)的重覆学习，而具有分析、预测、推理、分类等能力，是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统，比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法

普通网友·2022-11-14 07:20

为伊憔悴·2022-11-13 18:14

2022年第四届计算机视觉与模式识别国际会议(CCVPR 2022)

2022年第四届计算机视觉与模式识别国际会议(CCVPR2022)重要信息会议网址：www.ccvpr.org会议时间：2022年12月9-11日召开地点：广州截稿时间：2022年10月30日录用通知：

Windzeng1234·2022-11-13 10:40

支撑向量机

1、支持向量机算法原理支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中

周虽旧邦其命维新·2022-11-12 15:10

视频降噪综述

1.前沿与背景每年在各类顶级会议期刊如CVPR（IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition，Ieee国际计算机视觉与模式识别会议）、ICCV（

yanceyDog·2022-11-12 09:32

基于文化优化算法图像量化（Matlab代码实现）

量化技术是24位或更高位真彩色图像压缩处理的关键技术之一,而借鉴模式识别中的聚类分析是一类较好的的量化方法,即用聚类算法将相近的颜色值分为一组,再使用一个颜色值替换它们。

研学社·2022-11-11 10:27

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记_ch3.2 线性回归(II)

ch3.2岭回归与局部线性回归0.简单回顾由上一节课可知，线性回归的目标函数为min⁡w E(w)=(t−Xw)T(t−Xw)(1)\min_w\;E(\boldsymbol{w})=(\boldsymbol{t}-\boldsymbol{X}\boldsymbol{w})^T(\boldsymbol{t}-\boldsymbol{X}\boldsymbol{w})\tag{1}wminE(w)

Mr_LeeCZ·2022-11-11 07:27

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记_ch3.3 广义线性回归模型

ch3.3广义线性回归模型回归问题的目标是在给定DDD维输入（input）变量x\boldsymbol{x}x的情况下，预测⼀个或者多个连续目标（target）变量ttt的值。线性回归模型（如多项式回归）是输入变量的线性函数，有着可调节的参数，具有线性函数的性质。但是，通过将⼀组输入变量的非线性函数进行线性组合，我们可以获得⼀类更加有用的函数，被称为基函数（basisfunction）。**注释：

Mr_LeeCZ·2022-11-11 07:27

【预测模型-RBF】基于径向基神经网络实现数据分类附matlab代码

作为一个多学科交叉的综合性领域，数据挖掘涉及了数据库、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络和数据可视化等学科。数据分类与预测作为一种重要的挖掘技术有着广泛的应用。

matlab_dingdang·2022-11-09 07:09

数据挖掘、机器学习、深度学习的区别

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策

九章云极DataCanvas·2022-11-08 17:11

神经网络入门经典书籍,人工神经网络书籍推荐

《模式识别与机器学习》[加]SimonHaykin《神经网络与模式识别》[加]

普通网友·2022-11-08 09:06

ICCV, ECCV, CVPR，IEEE的关系

CVPRCVPR，英文全称IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition，中文全称是国际计算机视觉与模式识别会议。

乖乖怪123·2022-11-08 08:10

全球名校AI课程库（4）| Stanford斯坦福 · 机器学习课程『Machine Learning』

课程为机器学习和统计模式识别提供了广泛的介绍，主题包括监督学习（生成/歧视性学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机），无监督的学习（聚类、

ShowMeAI·2022-11-07 15:27

OpenCV笔记--人脸识别算法Eigenfaces和Fisherfaces

目录1--前言2--处理ORL数据集3--Eigenfaces复现过程4--Fisherfaces复现过程5--分析1--前言①SYSU模式识别课程作业②配置：基于Windows11、OpenCV4.5.5

憨豆的小泰迪·2022-11-06 17:19

CVPR 2018 | 8篇论文、10+Demo、双项挑战赛冠军，旷视科技掀起CVPR产学研交流热潮

第31届计算机视觉和模式识别大会CVPR2018（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition）在6月18日至22日于美国盐湖城召开。

fiersies·2022-11-06 07:43

python模式识别 pdf_模式识别与智能计算MATLAB技术实现 PDF 全书第三版

weixin_39639686·2022-11-06 07:40

matlab 模式识别(第四版),模式识别与智能计算—MATLAB技术实现(第4版)

目录第1章模式识别概述11模式识别的基本概念12统计模式识别121统计模式识别研究的主要问题122统计模式识别方法简介13分类分析131分类器设计132分类器的选择133训练与学习

张崇子·2022-11-06 07:09

基于bp的神经网络算法,bp神经网络是什么算法

理论和实践表明，在信息处理方面，神经网络方法比传统模式识别方法更具有优势。

快乐的小荣荣·2022-11-06 07:25

一文浅析机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系

我们先来理清楚机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别每个概念的含义，在这个过程中穿插梳理它们之间的关系，会更加清晰明了。

九章云极DataCanvas·2022-11-04 16:30

数据科学的定义、简史和主要工作流程

它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及

九章云极DataCanvas·2022-11-04 16:30

什么是用来评估神经网络,神经网络的数据预处理

在模式识别、人工神经网络方法中，为什么要进行数据预处理呢？1.原数据可能数据量很大，维数很，计算机处理起来时间复杂度很高，预处理可以降低数据维度。2.数据的很多特性非常影响神经网络等分类模型的效果。

阳阳2013哈哈·2022-11-04 11:59

python 目标跟踪算法_目标跟踪入门——目标跟踪算法综述

介绍目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支，是模式识别，图像处理，计算机视觉，机器学习等学科的交叉研究，有着广泛的应用，如视频监控，虚拟现实，人机交互，图像理解，无人驾驶等。

weixin_39926678·2022-11-04 06:06

matlab支持向量机预测电机故障,关于支持向量机（SVM）的一个简单应用实例及matlab代码...

**************************************************************************************************一次模式识别课中的关于

himarsmty·2022-11-04 01:27

神经网络的图像识别技术,人工神经网络图像识别

本质上是模式识别，把现实的东西抽象成计算机能够理解的数字。如果一个图片是256色的，那么图像的每一个像素点，都是0到255中间的一个值，这样你可以把一个图像转换成一个矩阵。如何去识别这个矩阵中的模式？

普通网友·2022-11-03 08:29

基于神经网络的图像分割,图像识别神经网络算法

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别

阳阳2013哈哈·2022-11-02 15:15

卷积神经网络图像处理,卷积神经网络特征提取

如何利用卷积神经网络提取图像特征卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域

快乐的小荣荣·2022-11-02 15:43

看我如何做图像分割基于模式识别系统的设计与实现

图像分割基于模式识别系统的设计与实现1．1题目的主要研究内容工作的主要描述选择任意图片，通过提取的纹理特征、结合像素值与坐标的meanshift、K-means聚类进行图像分割（2）系统流程图1．2题目研究的工作基础或实验条件硬件环境电脑

李逍遥敲代码·2022-11-02 08:22

机器学习+模式识别学习总结（二）——感知机和神经网络

一、感知机1、概念：感知机是二分类的线性分类器，目的是求出能将训练数据进行线性划分的分离超平面，得到感知机模型，然后使用该模型对新的输入实例进行分类。感知机是神经网络和支持向量机的基础。2、损失函数：误分类点到超平面的总距离。，其中是误分类点的集合。这也是感知机学习的经验风险函数。3、优化目标：使得损失函数最小，即使误分类点到超平面的距离之和最小。采取随机梯度下降法作为最优化的方法，也是求解参数的

尼笛芽在努力·2022-11-01 14:17

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