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基于HOG特征与多分类SVM的目标识别算法Matlab仿真及代码演示视频

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简介：
本视频详细介绍了基于HOG特征和多分类SVM的目标识别算法，并通过Matlab进行仿真展示。观众可以学习到从数据预处理、特征提取至模型训练的全过程，同时提供完整代码供参考与实践。 领域：MATLAB 内容：基于HOG特征提取和多分类SVM目标识别算法的MATLAB仿真及代码演示视频。 用处：适用于学习如何使用基于HOG特征提取和多分类SVM的目标识别编程方法。 指向人群：本硕博等教研人员，用于教学与研究目的。 运行注意事项： - 请确保使用的是MATLAB 2021a或更高版本。 - 运行仿真时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本而非子函数文件。 - 确认当前的工作路径为工程所在目录（在MATLAB左侧的Current Folder窗口中进行设置）。 具体操作步骤请参考提供的视频演示。

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  • 基于HOG特征与多分类SVM的目标识别算法Matlab仿真及代码演示视频
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    本视频详细介绍了基于HOG特征和多分类SVM的目标识别算法，并通过Matlab进行仿真展示。观众可以学习到从数据预处理、特征提取至模型训练的全过程，同时提供完整代码供参考与实践。 领域：MATLAB 内容：基于HOG特征提取和多分类SVM目标识别算法的MATLAB仿真及代码演示视频。 用处：适用于学习如何使用基于HOG特征提取和多分类SVM的目标识别编程方法。 指向人群：本硕博等教研人员，用于教学与研究目的。 运行注意事项： - 请确保使用的是MATLAB 2021a或更高版本。 - 运行仿真时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本而非子函数文件。 - 确认当前的工作路径为工程所在目录（在MATLAB左侧的Current Folder窗口中进行设置）。 具体操作步骤请参考提供的视频演示。
     
  • 基于DBSCAN的多分类数据Matlab仿真及代码演示视频
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    本视频详细介绍了如何使用Matlab进行基于DBSCAN算法的多分类数据分析与模拟，并展示了完整的代码实现过程。适合对聚类分析感兴趣的科研人员和学生观看学习。 领域：matlab 内容：基于DBSCAN的数据多分类matlab仿真+代码仿真操作视频 用处：用于学习DBSCAN的数据多分类算法编程 指向人群：本硕博等教研学习使用 运行注意事项： - 使用matlab2021a或者更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 运行时请注意将matlab左侧的当前文件夹窗口设置为当前工程所在路径。 具体操作可以参考提供的仿真视频，并按照视频步骤进行操作。
     
  • 基于Mask-RCNN的高精度目标检测与识别MATLAB仿真及代码演示视频
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    本视频展示基于Mask-RCNN算法在MATLAB平台上的高精度目标检测与识别仿真过程，并提供详细代码讲解和演示。 领域：MATLAB 内容：基于Mask-RCNN的高精度目标检测与识别算法的MATLAB仿真及代码操作视频。 用处：适用于学习Mask-RCNN在目标检测与识别中的编程技术，帮助本硕博等教研人员进行深入研究和实践。 指向人群：面向在校本科生、研究生以及博士生的教学科研需求设计，旨在提供一个直观的学习平台来掌握先进的计算机视觉算法应用技巧。 运行注意事项： 1. 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 在仿真时，请通过运行“Runme_.m”文件来进行测试，而不是直接调用其他子函数文件。 3. 运行过程中需将MATLAB左侧的当前工作目录设置为包含所有代码和数据集的项目根目录。 具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频来完成。
     
  • 基于HOG特征和SVM算法的图像分类.docx
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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DBSCAN算法的Matlab数据聚类仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细讲解并展示了利用DBSCAN算法在MATLAB中进行数据聚类的全过程。通过具体案例和代码实现，帮助观众理解和掌握DBSCAN算法的应用技巧与步骤。 领域：matlab，DBSCAN算法 内容：基于DBSCAN算法的数据聚类的matlab仿真及代码操作视频 用处：用于学习如何编程实现DBSCAN算法 指向人群：适用于本科、硕士和博士等不同层次的教学与科研人员使用 运行注意事项：建议在Matlab 2021a或更高版本中进行测试，只需运行工程文件夹内的Runme_.m脚本，并非直接执行子函数。同时，请确保将Matlab的当前工作目录设置为包含所有代码和数据集的目标路径。具体操作步骤可参考提供的仿真视频演示。
     
  • 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
    优质
    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SVM的特征提取与预测及目标识别方法
    优质
    本研究探讨了利用支持向量机(SVM)进行高效特征提取、模式预测和目标识别的方法，旨在提高机器学习模型在复杂数据集中的性能。 SVM在特征提取、预测和目标识别问题上效果显著，大家可以尝试使用。
     
  • 基于MATLAB的电话拨号音识别算法仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细介绍并展示了基于MATLAB平台开发的电话拨号音识别算法。通过实际代码操作与仿真过程，深入浅出地讲解了该技术的应用及其工作原理。适合对信号处理和通信工程感兴趣的观众学习参考。 基于MATLAB的电话拨号声音识别算法仿真包含操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体步骤可以参考提供的操作录像视频中的指导内容。
     
  • 基于霍夫变换的交通标志识别MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细介绍了利用MATLAB平台进行交通标志识别的过程，重点展示了基于霍夫变换技术的算法实现，并提供了完整的代码演示。 基于Hough霍夫变换的道路交通牌识别的Matlab仿真包含代码操作演示视频。运行本项目需要注意以下几点：使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，通过运行文件夹内的Runme.m脚本来启动程序，请勿直接运行子函数文件。在执行过程中，确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示为工程所在路径。具体操作步骤可参考提供的演示视频中的指导内容。