基于SVM+HOG的人脸检测matlab程序。
内含libsvm-3.22SVM库。
资源中tgrs2013_epfifr.rar可不需要解压，可以无视。
该程序自动读取人脸库文件夹下不同人物的照片，可实现遍历文件夹及子文件夹下包含的图片，进而提取特征利用SVM训练分类识别。
这可以作为一个baseline，基础框架，在这个基础上可以提取更多特征进而提高识别精度。
由于人脸库是我们自己构造的，涉及了个人隐私，不能共享，所以本程序中人脸库文件下图像需要自己提供哦，然后自己构造相应的训练样本便可以运行了。
内含libsvm-3.22SVM库。
资源中tgrs2013_epfifr.rar可不需要解压，可以无视。
该程序自动读取人脸库文件夹下不同人物的照片，可实现遍历文件夹及子文件夹下包含的图片，进而提取特征利用SVM训练分类识别。
这可以作为一个baseline，基础框架，在这个基础上可以提取更多特征进而提高识别精度。
由于人脸库是我们自己构造的，涉及了个人隐私，不能共享，所以本程序中人脸库文件下图像需要自己提供哦，然后自己构造相应的训练样本便可以运行了。
7.02MB
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研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库，它是一个手写数字的图像数据集，可以用来作为网络训练的基准测试数据库。
原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本，以及它们对应的标签向量。
现将其中的图片从原文件中读取出来，重新转化为png格式，并将测试集和训练集分别按0~9进行分类，并存放在各自的子文件夹中，以便各位同学进行科研与实验之用。
原数据集下载地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本，以及它们对应的标签向量。
现将其中的图片从原文件中读取出来，重新转化为png格式，并将测试集和训练集分别按0~9进行分类，并存放在各自的子文件夹中，以便各位同学进行科研与实验之用。
原数据集下载地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
2024/9/8 13:11:22
22.3MB
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水果识别所需的训练样本集以及所生成的XML文件，其中训练样本集，已经经过归一化处理之后的图片集，可以直接拿过来使用。
2024/9/7 20:02:38
15.26MB
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基于BP网络的字母识别MATLAB仿真，该程序用MATLAB中的神经网络工具箱进行BP网络仿真，其中还带了训练样本集
2024/8/26 13:28:43
80KB
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MNIST数据集介绍：MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集。
它是NIST数据库的一个子集。
它是NIST数据库的一个子集。
2024/7/29 1:33:32
11.06MB
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基于python下的车牌识别代码的车牌数据训练样本，在博主的代码内已经附加有训练好的数据了，不需要样本便可运行，需要样本进行研究的可以下载参考
2024/7/24 0:05:40
44.05MB
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此资源是二维对称图像矩阵ICA人脸识别MATLAB源程序，运行效率较高，只需更改训练样本路径即可运行
2024/7/12 15:37:43
4KB
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对Iris数据进行两个特征选取，共6种组合，计算类别可分性准则函数J值，得出最好的分类组合，画出各种组合的分布图；
2、使用前期作业里面的程序、对6种组合分别使用不同方法进行基于120个训练样本30个测试样本的学习误差和测试计算，方法包括：最小距离法（均值为代表点）、最近邻法、k近邻法（k取3、5...）等；
2、使用前期作业里面的程序、对6种组合分别使用不同方法进行基于120个训练样本30个测试样本的学习误差和测试计算，方法包括：最小距离法（均值为代表点）、最近邻法、k近邻法（k取3、5...）等；
2024/6/20 13:07:29
2KB
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mulan数据库中的emotions部分。
将原本的java数据文件转换为了txt格式和matlab支持的mat格式，训练样本和测试样本已经分类好，适用于进行多标签学习的数据库
将原本的java数据文件转换为了txt格式和matlab支持的mat格式，训练样本和测试样本已经分类好，适用于进行多标签学习的数据库
2024/5/3 8:29:06
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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