最近在学人脸识别，需要用到ORL人脸库，分享一下学习资源。 摘要必须大于50个字

一个十分有用的电脑助手，特别方便简单，里面内置超多的小工具，还有一些比较冷门的老游戏，本人最喜欢里面的特征码修改器，这样杀毒软件就不会误报了，这些都不是重点，重点是这款好用的软件特别小巧，不占多少内存，属实非常方便！

近年来，文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题；微博作为一种短文本，用词精炼而简洁，富含观点、倾向和态度。因此，识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法，使用多种文本特征，包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等，并选用不同的特征组合，通过多组实验使情感分析效果最优。实验显示，选用词性、情感词和否定词的特征组合时，SVM模型的正确率达到88.72%，选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时，CRF模型的正确率达到9044%。

PEiD好久都不更新了,我们现在好多新壳都查不出来了,不过我们能够更新特征库,我这个就是最新最全的,下来试试吧,大部分都能查的出来.

基于特征降维的语音情感识别 MATLAB PCA

在进行图像特征匹配后，通常会产生大量的误匹配点，一般通过RANSAC算法去除误匹配点，但是经RANSAC算法处理后可能还会存在部分误匹配点，若要计算误匹配剔除后的匹配正确率，则需统计其正确和错误匹配点的个数，本资源提供了一种方法进行粗略统计，筛选出误匹配剔除后存在的误匹配点，并通过python进行了实现。

使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的特征 介绍 这是论文“使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的签名”中提出的基于Pytorch的对象分类和对象估计方法的代码。 它依赖于Pytorch 0.4.1（或更高版本）和可以从单独下载的数据集。 系统要求 需要具有以下软件包的CUDA和Python 3.6+（可能不需要精确版本）： numpy的（1.15.4） 火炬（0.4.1） 火炬档案（0.1.0） 火炬视觉（0.2.1） scipy（1.1.0） scikit学习（0.19.1） 数据准备 从下载classification和/或weights数据集。 将数据集metadata.mat文件提取到子文件夹data\[task] 。 生成的结构应如下所示： data |--classification | |--metadata.mat |--weights |

黄土丘陵区人工刺槐林土壤碳组分变化特征，韩新辉，佟小刚，为掌握黄土丘陵区退耕还林土壤碳库变化及固碳机制，本研究探讨了人工刺槐林1m深不同土层土壤总有机碳及其组分含量和分布的变化特�

图形处理中的局部特征提取。利用的是MATLAB

sensor_feature_extraction sensor_feature_extraction 从可穿戴惯性传感器数据中计算 100 多个特征。 这些特征是统计的、基于信号处理的和生物力学的。 步态周期事件检测还计算几个与步数/步幅相关的指标。