面向医学影像资源库的图像特征提取算法研发.pdf

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

图像特征工程是图像场景理解中的一项重要基础性工作，基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程作为其延伸，其复杂性和综合性远高于基本图像理解特征工程。针对这一特点，对图像理解特征工程中的特征提取、表示、学习和变换，基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程研究价值和意义、典型特征工程等多方面进行了归纳与分析，重点介绍了四种代表性的基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程，并作了详细比较，提出了基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程基本框架。最后对未来发展方向进行了展望，为该领域的进一步研究提供参考。

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

提出了一种基于判定肤色和人眼几何位置关系的人脸检测方法。首先通过对人脸图像光照增强与平滑去噪等预处理归一化彩色图像，再将图像在HSV色彩空间进行肤色分割。生成二值化图像，采用形态学滤波器对其降噪，并使用Sobel算子确定人脸边缘，生成清晰完整的二值化图像。利用灰度积分垂直和水平投影曲线包含的信息对人脸区域粗定位,并缩小图像处理范围。在得到大致人脸范围的基础上，使用Susan算子定位两个眼角点从而实现眼睛的精确定位。以粗定位为基准,按照适当的方法对鼻、嘴的特征点依次准确提取.利用粗略与精确两步定位过程方法,在简化处理的同时,可准确提取正面人脸。

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

计算机视觉 图像特征与描述 《人工智能应用基础》 颜色特征 几何特征 形状特征 基于关键点的特征描述 CONTENTS 目 录 01 颜色特征 《人工智能应用基础》 颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。 《人工智能应用基础》 颜色特征是基于像素点的特征，此时所有图像或图像区域的像素都有各自的贡献。 颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可以不受图像尺度变化的影响，其缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 02 形状特征 《人工智能应用基础》 物体的形状特征主要包括长宽比、球状性、圆形度、偏心率等，物体从图像中分割出来以后，将形状特征与几何特征结合起来，在计算机视觉系统中起着重要的作用，可以作为区分不同物体的依据之一。 03 几何特征 《人工智能应用基础》 图像的几何特征是指图像中物体的位置、方向、周长和面积等方面的特征。尽管几何特征比较直观和简单，但是在图像分析中可以发挥重要的作用。 《人工智能应用基础》 角点特征概念 角点是在任意方向上移动(u,v)，都会有很明显的变化。如下图一个局部很小的区域，

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