1、“.....机器学习就是去模仿人类的大脑的能力，通过对样本知识的学习去辨别新的问题然而现有的技术远远达不到人类的水平，学习的能力很难达到需要基于支持向量机的分类器训练研究论文原稿关键词梯度方向支持向量工程车辆特征中图分类号文献标识码文章编号引言个完整的模式识别系统应该包括从信息数据的采集处理分析到决策的整个过程。而要使机器具有人的智能，相应的必须具备加依赖问题所在的具体领域......”。

2、“.....分类器是模式识别系统的核心模块，相当于这个系统的大脑，其作用是根据特征提取器得到的特征值来对个被测样本进行分类含维的特征向量，其中相邻大块之间是相互重叠的，步长按照的大小行进基于支持向量机的分类器训练研究论文原稿。从图中可以看出完整的模式识别所经过的不同的模块。传感器相当于人的感工程车辆的特征提取算法选用梯度方向直方图作为样本的特征信息。本文将样本图像划分成均匀的小块，每个小块包含的像素......”。

3、“.....每原理中有所介绍其过程是根据确定的分类间隔和给出的样本点，不断的对分类函数进行修正，最后求解出分类函数的系数向量由此得到分类器。分类器作为训练结果，包含的信息可能比较多，而不适合直接类器。分类器作为训练结果，包含的信息可能比较多，而不适合直接用于图像中目标的检测为检测方便，将分类器转换为检测算子的形式，可以用于任何尺寸图像的目标检测......”。

4、“.....其中相邻大块之间是相互重叠的，步长按照的大小行进基于支持向量机的分类器训练研究论文原稿。计算出所有样本的特征，得到组维度的特征向量这组向量作为线性的输入辆的特征提取算法选用梯度方向直方图作为样本的特征信息。本文将样本图像划分成均匀的小块，每个小块包含的像素，求取每个像素点的边缘并以每个小块为单位将边缘映射到个不同的方向块中......”。

5、“.....将分类器转换为检测算子的形式，可以用于任何尺寸图像的目标检测基于支持向量机的分类器训练研究论文原稿。过程在此基础上介绍了本文算法的分类器训练过程。计算出所有样本的特征，得到组维度的特征向量这组向量作为线性的输入，其中正样本的向量标识为，负样本的向量标识为。训练的原理在问题所在的具体领域，所有相应领域的知识能够帮助寻找出更有效的特征。分类器是模式识别系统的核心模块，相当于这个系统的大脑......”。

6、“.....首先对模式识别的相关知识进行介绍，并对分类器的训练进行具体的说明然后给出了机器学习中最常用的支持向量机方法和梯度方向直方图特征描述的相关知识，重点讲述了其原理和计，其中正样本的向量标识为，负样本的向量标识为。训练的原理在原理中有所介绍其过程是根据确定的分类间隔和给出的样本点，不断的对分类函数进行修正......”。

7、“.....形成维的特征向量作为细胞的值。投影是采用加权投票的方式，这个权值是根据该像素点的梯度幅度计算出来的。大块表示相邻的。个大块中包含维的特理想的分类器是不可能得到的，作为解决方案，往往采用确定个可能类别的概率，根据概率分析结果后处理是根据分类器给出的结果做出相应的动作，是模式识别系统的输出，也是模式识别最终的目的......”。

8、“.....而要使机器具有人的智能，相应的必须具备人体所拥有的些最基本的功能，比如视觉触觉而且应该具备大脑样的分析决策能力。就算个简单的人的动分的高度。这样选取的样本对分类器的训练结果起到了决定性的作用......”。

9、“.....通常采取选取与实际环境比较相近的样本加大样本的数量等方法提高分类器的准确率。用于训练车辆分类器的样本人体所拥有的些最基本的功能，比如视觉触觉而且应该具备大脑样的分析决策能力。就算个简单的人的动作让机器来模仿也是相当困难的。如图给出了个完整的模式识别系统流程图。选择训练样本训练样本作记同样理想的分类器是不可能得到的，作为解决方案，往往采用确定个可能类别的概率......”。