PCA实现图像分类，论文+代码+测试/训练样品，华工出品，必属精品。

运行于matlab下的人脸识别的全套源码，包括人脸数据库和非常详细的实验说明书（11页，带截图），根据说明能运行，能看懂代码；
采用的特征提取算法是奇异值分解，采用的分类器是神经网络；
希望对大家有帮助！

分类学习工具箱，里面包含SVM、决策树、Knn等各类分类器，使用非常方便。

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

SVM分类器的相关算法和matlab源码,部分内容如下，1.命令函数部分：clear;%清屏clc;X=load('data.txt');n=length(X);%总样本数量y=X(:,4);%类别标志X=X(:,1:3);TOL=0.0001;%精度要求C=1;%参数，对损失函数的权重b=0;%初始设置截距bWold=0;%未更新a时的W(a)Wnew=0;%更新a后的W(a)fori=1:50%设置类别标志为1或者-1y(i)=-1;enda=zeros(n,1);%参数afori=1:n%随机初始化a,a属于[0,C]a(i)=0.2;end

先把我们的数据进行分解，然后求取每个的时域特征，接着用分类器进行分类，得到你想到的。
这里是时域特征求取的代码。

最近的研究表明，稀疏表示（SR）可以很好地解决许多计算机视觉问题，并且其内核版本具有强大的分类能力。
在本文中，我们解决了协作SR在半监督图像注释中的应用，该方法可以增加标记图像的数量，以进一步用于训练图像分类器。
给定一组标记的（训练）图像和一组未标记的（测试）图像，通常的SR方法（我们称为正向SR）用于用几个标记的图像表示每个未标记的图像，然后根据这些标记的注释的注释。
但是，就我们所知，SR方法是在相反的方向上进行的，即我们称呼后向SR来用几个未标记图像表示每个标记图像，然后根据标记图像的注释对任何未标记图像进行注释，即未标记图像由后向SR选择表示，到目前为止尚未解决。
在本文中，我们探

haarcascade_eye.xml'haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml'haarcascade_frontalcatface.xml'haarcascade_frontalface_alt.xml'haarcascade_frontalface_alt2.xml'haarcascade_frontalface_alt_tree.xml'haarcascade_frontalface_default.xml'haarcascade_fullbody.xml'haarcascade_lefteye_2splits.xml'haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml'haarcascade_lowerbody.xml'haarcascade_mcs_eyepair_big.xml'haarcascade_mcs_lefteye.xml'haarcascade_mcs_mouth.xml'haarcascade_mcs_nose.xml'haarcascade_mcs_righteye.xml'haarcascade_mcs_upperbody.xml'haarcascade_profileface.xml'haarcascade_righteye_2splits.xml'haarcascade_russian_plate_number.xml'haarcascade_smile.xml'haarcascade_upperbody.xml

利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，要数据的可以发私信，有测试集和训练集。

PCA+LDA降维，KNN分类器，实现人脸识别，数据集为ORL

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。