频谱检测分类

声明：本文转载自 masikkk正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*1

环境是opencv和vc2008，对图像进行颜色直方图提取和边缘检测，形成多维数组，然后用libsvm进行机器分类，分为室内室外。其中边缘检测很简单，未附代码，libsvm在论文中有讲述具体操作。

多通道峰电位的检测与分类方法,王冬雪,梁振,研究神经元的动作电位(峰电位)发放是研究神经系统信息处理机制的关键,单个神经元的动作发放特点一直备受生理学家的关注。使用

在研究WLAN入侵检测技术的基础上,给出一种基于数据链路层的无线局域网入侵检测方法。该方法使用协议分析技术,采用MAC帧分类的方法匹配入侵特征,实现对WLAN的入侵检测。

摘要：针对复杂环境下运动目标检测提出一种基于像素分类的运动目标检测算法。该算法通过亮度归一化对图像序列进行预处理，用以降低光照变化造成的误检，根据场景中不同像素点的特点，对图像进行分类处理，单模态类的

20-classdetectionmodelprojectsourcefilesreleased,downloadedfromhttps://github.com/kendryte/kendryte-

Python-自定义对象检测和分类训练

用haar分类器检测电磁，包涵源程序和文档说明

利用tensorflow官方源码识别图片的基础上 删减不必要代码,加快识别 此外加了少量代码 统计图片中各类目标出现次数 有兴趣的可以在此基础上设计视频不同目标计数

本文将介绍如何使用朴素贝叶斯分类器对垃圾邮件进行检测，并提供了相关的Python代码和数据集。您需要安装anaconda和jupyter notebook，并运行代码文件naive bayes.ipy