人脸图像特征提取matlab代码支持向量机的图像分类 在这里，我训练了支持向量机，线性判别分析和四层前馈神经网络，以对来自CIFAR-10数据集的10个图像类别进行分类，从而以62.7％的SVM实现了最高的准确性。 该实验的关键问题是发现用于降低尺寸的PCA和LDA的非传统组合是否优于单独的LDA或PCA。 此外，在有监督类质心初始化的情况下，我测试是否可以使用聚类方法（k均值和GMM）进行分类。 Matlab要求： FDA LDA多类（1.7版） 计算机视觉系统工具箱（8.0版） 神经网络工具箱（11.0版） 统计和机器学习工具箱（版本11.2） 怎么跑 克隆计算机上的存储库，并确保CW2Data.mat与matlab脚本位于同一文件夹中。 按此顺序运行matlab步骤1至8。 介绍 我们提出了CIFAR-10数据集图像的十类监督分类问题。 我们的培训和测试数据分别包含10个类别的1000个样本和100个样本。 图像数据存储在四维矩阵中，其中前两个维表示图像大小（32x32），第三个维是RGB颜色通道，最后一个维索引数据样本。 我们提出的数据挖掘管道首先使用定向梯度直方图（HOG）进

基于PCA的人脸特征提取和识别 基于PCA的人脸特征提取和识别

合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一,提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中,目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息,精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取,该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法,该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数,然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。

小波变换原理： 小波变换的含义是把某一被称为基本小波（mother wavelet）的函数作位移τ再 在不同尺度α下，与待分析信号X(t)左内积，即 式中，α>0，称为尺度因子，其作用是对基本小波Φ（t）函数作伸缩，τ反映 位移，其值可正可负，α和τ都是连续变量，故又称为连续小波变换（continue wavelet transform， 简称CWT）。在不同尺度下小波的持续时间随值的加大而增 宽，幅度则与反比减少，但波的形式保持不变。 傅里叶分析是将信号分解成一系列不同频率的正弦波的叠加，同样小波分析 是将信号分解为一系列小波函数的叠加，而这些小波函数都是由一个母小波函数 经过平移和尺度伸缩得来的。 二、小波变换

1、有9个工件图像，要求从本章讲授的特征提取方法中，选择3~5种提取工件特征并给出数字结果；链码为必选方法，给出数字结果和图形显示，做到链码和原图像的双向变换显示。（实验报告中应描述相应的特征提取方法并略述实现过程） 2、设计的界面中要具备功能：任选1个工件作为目标，以上述实现的特征提取方法识别该目标的工件类型（即序号），并显示该判别基准特征的数据。 3、有可能的话试用聚类、训练或其他方法对这些工件进行分类。

【指纹识别】基于模板匹配的指纹细节特征提取matlab源码.zip

图像的边沿特征提取和轮廓跟踪，不下是你的错，很好用

第1章 深度学习介绍 2 1.1. 深度学习与机器学习的区别 2 1.1.1. 特征提取方面 2 1.1.2. 数据量和计算性能要求 3 1.1.3. 算法代表 3 1.2. 深度学习的应用场景 4 1.3. 深度学习框架介绍 4 1.3.1. 常见深度学习框架对比 4 1.3.2. TensorFlow的特点 6 1.3.3. TensorFlow的安装 7 1.4. END 8

FFT单边谱双边谱特征提取及信号重构MATLAB程序。 内含FFT两种频谱图画法，可直接用于FFT分析， 可用于特征提取，选择频带进行IFFT重构信号， 已经封装成函数，只需要原始信号和采样频率即可进行FFT分析。

利用PCA实现人脸识别