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Opencv3.0利用Hog特征和SVM分类器进行手写数字识别。

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简介：
通过结合Hog特征提取方法与支持向量机（SVM）分类器，开发了一套用于手写数字识别的源代码，并包含了完成该任务所需的全部资源文件，例如训练图像集和测试图像集。这些资源均基于OpenCV 3.0平台构建。

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  • 手写数字识别在OpenCV3.0中的实现（Hog特征与SVM分类器）
    优质
    本研究探讨了利用OpenCV3.0平台结合HOG特征提取和SVM分类算法对手写数字进行有效识别的方法，旨在提高识别精度和效率。 基于Hog特征+SVM分类器，利用Opencv3.0进行手写数字识别的源代码及所需资源文件（包括训练图片、测试图片）可以提供。
     
  • 手写数字识别在OpenCV3.0中的实现（Hog特征与SVM分类器）
    优质
    本研究探讨了利用OpenCV3.0库对手写数字进行识别的技术。通过提取图像的HOG特征，并结合SVM分类器，实现了高效准确的手写数字识别系统。 基于Hog特征+SVM分类器，利用Opencv3.0进行手写数字识别的源代码及所需资源文件（包括训练图片、测试图片）可以提供。
     
  • 在VS2013和OpenCV2.4.10中利用SURF_BOW特征进行SVM多分类手势识别
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    本文探讨了在Visual Studio 2013与OpenCV 2.4.10环境下，采用SURF_BOW（基于词汇的SURF描述符）作为特征提取方法，并结合支持向量机(SVM)进行多类手势分类的研究。通过详细阐述算法实现过程和实验结果分析，旨在提供一种高效的手势识别解决方案。 离线识别手势图像提取手势SURF_BOW特征使用SVM进行多分类识别手势。
     
  • 基于OpenCV的HOG特征与SVM分类器行人识别（从训练到应用）
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    本项目利用OpenCV库实现HOG特征提取及SVM分类器训练，旨在开发高效的行人检测系统。从数据准备、模型训练到实际应用，全面展示了行人识别技术流程。 代码包含详细的注释，适合初学者理解。压缩包内有两个程序，请仔细阅读。这两个程序涵盖了使用OPENCV的HOG特征和SVM分类器进行行人识别的过程，从训练到实际应用都有详细展示。
     
  • 基于HOG-SVM的行人检测：利用INRIA数据集进行线性SVM与HOG特征分析
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    本研究采用HOG特征结合SVM分类器对行人进行检测，并通过INRIA数据集评估线性SVM的效果，为行人识别提供可靠依据。 使用线性SVM和HOG特征对照片进行行人分类 ### HOG简介 HOG是“定向直方图”的缩写（Histogram of Oriented Gradients）。这是一种称为特征描述符的算法，用于计算机视觉和图像处理模型中的对象检测。HOG通过对局部区域中梯度方向出现情况进行计数来生成图像特征。 ### INRIA Person数据集概述 在完成本教程后，您将学会： - 什么是HOG以及如何使用它。 - 计算机视觉的基本概念。 - 如何利用现成的数据集进行分类任务。 - OpenCV、Scikit-Learn和Scikit-image的基础知识。 如果您对项目或本段落有任何疑问，请在评论中提出您的问题。您也可以选择直接在浏览器上运行该项目，或者从GitHub下载并自行安装与调试。
     
  • 【手写数字识别】利用CNN的Matlab代码进行手写数字分类.md
    优质
    本Markdown文档详细介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）和MATLAB代码对手写数字进行分类。通过实践示例帮助读者理解CNN在图像识别中的应用，特别适用于手写数字的自动识别任务。 基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别分类的MATLAB源码。
     
  • 基于HOG特征和KNN分类器的人车分类识别
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    本研究提出了一种利用HOG特征提取与KNN分类器相结合的方法，有效实现人车图像的精准分类识别，在智能监控领域具有广泛应用前景。 人车分类识别可以使用HOG特征结合KNN分类器实现。
     
  • 基于OpenCV的HOG特征与SVM分类器行人识别（含训练及识别过程）.zip
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    本资源提供基于OpenCV的HOG特征提取和SVM分类器行人识别方案，包括详细的训练与识别全过程代码及说明文档。 SVM_Train_Predict_HOGCropNegativeSampleFromImageOPENCV 是一个关于使用 HOG 特征与 SVM 分类器进行行人识别的流程，包括从训练到实际识别的过程。
     
  • 【手写数字识别】利用Fisher分类法进行手写数字识别并附带Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供基于Fisher分类法的手写数字识别方案及完整Matlab实现代码，适用于科研与学习参考。 手写数字识别是计算机视觉领域的一个应用实例，它利用机器学习算法自动识别图像中的手写数字。在这个项目中，我们专注于使用Fisher分类器来实现这一功能，这是一种经典的线性判别分析（LDA）方法。Fisher分类器的目标是在找到一个投影方向的同时最大化类间距离并最小化类内距离，从而提高不同类别之间的区分度。 理解手写数字识别的基本流程很重要。这通常包括预处理、特征提取、训练模型和测试模型四个步骤。在预处理阶段，可能需要进行图像二值化、去噪以及尺寸标准化等操作，以使图像更适合后续的分析工作。特征提取是整个过程中非常关键的一环，选择合适的特征对于分类效果至关重要，在这个案例中可能会使用像素灰度值或者更高级别的形状和结构特征。 Fisher分类器在完成特征提取之后起作用。LDA的核心思想在于寻找一个线性变换，使得类间散度最大化而同时最小化类内散度。通过形式化的表达可以理解为最大化类间方差与类内方差之比，这个比率被称为Fisher得分。使用Matlab的统计和机器学习工具箱中的函数便可以实现这一过程。 在训练阶段中，我们需要一组已知类别标签的手写数字样本作为训练集。利用这些数据通过Fisher分类器的学习机制可以获得一个权重向量用于对新样本进行分类操作。完成模型训练后，我们可以通过测试集来评估其性能表现，常用的评价指标有准确率、精确率、召回率和F1分数。 项目中包含的文档详细介绍了如何基于Matlab实现手写数字识别系统，并使用了Fisher分类器方法。这份文档涵盖了从导入数据（如MNIST），进行预处理，特征提取，构建并训练模型到最后测试评估的所有环节。读者可以根据文档中的指导逐步了解和实践这个过程。 总的来说，手写数字识别是机器学习与计算机视觉领域的一个经典问题，并且通过使用Fisher分类器可以有效解决此类问题。借助Matlab实现这一项目不仅可以加深对算法的理解还能提升编程技能。对于初学者以及研究人员而言，该项目是一个非常好的学习资源，有助于掌握相关的技术和工具。
     
  • 利用C#进行手写数字识别
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    本项目采用C#编程语言实现手写数字识别功能，通过训练神经网络模型来解析和辨识图像中的手写数字信息。 在VS2013环境下开发的手写数字识别系统是用C#代码编写的。