有用的BEMD程序，可进行图像EMD分解，为图像识别做好准备。

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高光谱图像特征提取与分类算法研究.pdf

这篇论文主要是对FAST和BRISK做了改进 最后还对KAZE算法与sift等进行比较和评估

人脸图像特征提取matlab代码CS676A项目-第1组 Vikas Jain-13788 Shubham Jain-13683 语言： Python和Matlab 随后的论文： Parikh，Devi和Kristen Grauman。 “相对属性”。 计算机视觉（ICCV），2011年IEEE国际会议上。 IEEE，2011年。 伯吉斯，克里斯，等。 “学习使用梯度下降进行排名。” 第22届机器学习国际会议论文集。 ACM，2005年。 约阿希姆斯，索尔斯滕。 “使用点击数据优化搜索引擎。” 第八届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。 ACM，2002年。 Simonyan，Karen和Andrew Zisserman。 “用于大规模图像识别的非常深的卷积网络。” arXiv预印本arXiv：1409.1556（2014）。 资料集： PubFig数据集“用于面部验证的属性和比喻分类器”，Neeraj Kumar，Alexander C. Berg，Peter N. Belhumeur和Shree K. Nayar，国际计算机视觉会议（ICCV），2009年。 代码

图像特征提取新领域：pww轮廓特征提取 1、高清视频中实现实时提取图像特征 2、图像特征点定位准确，快速 3、用于模式识别，替代surf算法 4、对于很多应用，需要前期处理。 5、时间有限，只能写这么多给大家，其他的事情，大家自己根据需求来思考了。

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

人脸图像特征提取matlab代码用于面部识别的不同Gabor滤波器性能测试，版本2012 使用的MATLAB版本：R2009b，R2010a 使用的人脸数据库 FERET-100和1000个科目[fa和fb设置] 印度人脸数据库-40个科目 内部-60门科目 资料夹结构： Craft.io流程 第1步：创建过滤器并保存在“ filters”文件夹中 第2步：使用适当的所选Gabor滤波器对图库/探针图像进行卷积 步骤3：从卷积图像中创建画廊/探针图像的lgbp 第5步：创建lgbp图像的本地直方图序列，并将其存储在“ lh”文件夹中，格式为（图库和探针为.mat） 步骤6：在人脸图像之间执行适当的距离测量（直方图相交/欧式/城市障碍物），最高分是匹配的图像 步骤7：将结果存储在“结果”文件夹中 库功能： 功能名称 描述 LogGaborWavelet 对数Gabor小波函数 create_gcc_filter 创建Gabor Orient = concat，scale = concat过滤器 create_gcs_filter 创建Gabor Orient = concat，scale

通过边界特性选择阈值 基本思想：改善直方图的波峰形状，我们只把区域边缘的像素绘入直方图，而不考虑区域中间的像素。用微分算子，处理图像，使图像只剩下边界中心两边的值。这样直方图的各个波峰很高、很窄、对称，且被很深的波谷分开时，有利于选择阈值。 优点：1) 在目标和背景所占区域面积差别很大时，不会造一个灰度级的波峰过高，而另一个过低；2)边缘上的点在区域内还是区域外的概率是相等的，因此可以增加波峰的对称性。

人脸图像特征提取matlab代码用于图像分类的计算机视觉特征提取工具箱 该工具箱的目的是简化与图像分类相关的任务的常用计算机视觉功能（如HOG，SIFT，GIST和Color）的特征提取过程。 包含的功能的详细信息在中提供。 除了提供一些受欢迎的功能外，该工具箱还设计用于与不断增长的现代数据集一起使用-处理是分批完成的，并在一台机器上完全并行化（使用parfor），并且可以轻松地分配跨具有通用文件系统的多台计算机（许多大学中的标准群集设置）。 使用局限性线性编码对以单词袋方式提取的特征（“颜色”，“ hog2x2”，“ hog3x3”，“ sift”，“ ssim”）进行编码，以允许快速使用线性分类器培训+测试。 以我的经验，我发现“ hog2x2”或“ hog3x3”作为全局图像功能最为有效，并且与包含互补信息的“颜色”功能结合使用时，往往会表现得更好。 该工具箱可在Matlab和Octave上使用。 八度可能仍然存在一些兼容性问题，并且不支持并行处理。 安装 在使用代码之前，您需要下载此存储库并编译mex代码： $ git clone http://github.com/adikh