基于HOG特征和KNN分类器的人车分类识别-ITADN社区

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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。

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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。

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KNN的面部识别分类器

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本研究提出了一种基于K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法的面部识别分类器。通过分析人脸图像特征，实现高效准确的人脸匹配与识别功能。 KNN（K-Nearest Neighbors）分类器是一种基于实例的学习方法，在模式识别、图像分类及机器学习等领域得到广泛应用。在人脸识别领域，通过计算新样本与训练集中已知人脸图像之间的距离来判断其所属类别。在此案例中采用的是ORL（Oxford Robot Vision Lab）人脸数据库，该库包含40个人的面部照片共400张。具体而言，ORL数据集由英国牛津大学机器人研究所创建，旨在用于研究人脸识别技术。此数据集中有来自不同个体的图像共计40组，每组包括10幅展示各种表情、光线条件和头部姿态的照片。所有图像均为灰度图且尺寸统一为32x32像素。 KNN算法的基础要素如下： - **距离计算**：该算法的核心在于确定最近邻，常用的距离测量方法有欧几里得距离、曼哈顿距离或余弦相似性等。在处理ORL数据集时，可使用两幅图像的像素值差异来得出它们之间的欧氏距离。 - **K值选择**：较小的k值可能导致模型过拟合；较大的k值则可能引入噪声干扰。因此选取适当的k值对于提升算法性能至关重要。 - **分类决策**：根据最近邻样本中多数类别进行投票，以确定新输入图像所属的人脸。人脸识别过程包括： 1. **预处理阶段**：在此步骤可能会执行灰度化、归一化或直方图均衡等操作来减少光照和角度变化对识别的影响。 2. **特征提取**：为简化计算并优化分类效果，通常需要从原始像素值中抽取关键特性。常用的方法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）及线性判别分析（LDA）等。 3. **训练集构建**：将ORL数据集中40个人的10张图像作为训练样本，存储各个类别的标签信息。 4. **分类阶段**：对于新的面部照片，计算其与所有已知样本的距离值，并依据最近邻原则决定所属类别。 5. **模型评估**：采用交叉验证或留出法等技术来评价算法的准确度和泛化能力。 KNN方法的优点在于易于理解且在小规模数据集上表现良好；然而它也存在计算量大、对异常点敏感以及需要调整参数等问题。尽管如此，由于其简单性和实用性，在许多实际应用中仍被广泛使用。

车牌识别的Haar特征分类器文件2

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本文介绍了一种基于Haar特征的分类器在车牌识别中的应用，并提供了相关训练文件的说明和使用方法。车牌检测使用的haar分类器文件有800多个，并且在2k-的版本里检出率有所提升。

基于HOG特征和SVM算法的图像分类.docx

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本文探讨了利用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取技术结合支持向量机（SVM）算法进行图像分类的方法，并分析其在不同数据集上的性能表现。人工智能导论课作业要求使用分类方法处理给定图像，并选出与该图像匹配的类别作为输出结果。支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，用于解决二元分类问题。作为一种结构风险最小化模型，SVM在样本数量较少时能有效避免过拟合现象，从而提高模型泛化能力，在处理小样本、非线性及高维模式识别等问题上具有独特优势。本次实验采用了一个专门针对路面裂缝检测的crack数据集进行研究。为了提升实验效果，首先提取图像中的HOG特征，并利用SVM对这些特征进行分类训练，以判断图片中是否存在裂缝现象。本段落设计了一套完整的基于HOG+SVM的识别算法，并使用上述提出的crack数据集进行了测试验证。

【人脸识别】利用HOG特征与KNN算法的人脸识别Matlab代码分享RAR版

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本资源提供基于HOG特征和KNN分类器的人脸识别Matlab实现代码。包括人脸检测、特征提取及模式分类等模块，适用于研究与学习。基于HOG特征KNN算法实现人脸识别的MATLAB源码

交通标志识别：基于PCA、NMF及HOG特征结合KNN(k=1,3,5)与SVM的分类方法研究

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本研究探讨了利用PCA、NMF和HOG技术提取交通标志图像特征，并采用KNN与SVM算法进行分类，实验结果显示该组合在不同K值下具有良好的识别率。使用PCA、NMF和HOG特征，并分别搭配KNN（k=1,3,5）和SVM两类分类器，实现对交通标志的分类（包括对其余类的拒识）。具体方法如下： - PCA_KNN：PCA + KNN - PCA_SVM：PCA + SVM - NMF_KNN：NMF + KNN - NMF_SVM：NMF + SVM - HOG_KNN：HOG + KNN - HOG_SVM：HOG + SVM

基于KNN算法的人脸分类识别方法

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本研究提出了一种基于K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法优化的人脸分类与识别技术。该方法通过改进特征选择和距离度量，有效提升了人脸识别的准确性和鲁棒性，在多种人脸数据库测试中表现出色。首先采用最近邻判断方法，然后对最近邻分类错误的人脸进行三近邻判断，并显示结果。

手写数字识别在OpenCV3.0中的实现（Hog特征与SVM分类器）

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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。

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基于HOG特征和KNN分类器的人车分类识别

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