对垃圾图像判别问题中的特征提取和特征选择研究现状进行了总结。从特征的可区分性、鲁棒性和提取效率三个方面比较了垃圾图像判别中的主要特征，分析了特征的优缺点。结合分类学习算法、仿真实验结果，对已有的主要特征选择和分析方法进行比对，为进一步研究特征提取、特征选择方法，提高垃圾图像分类器的性能和效率提供有价值的参考。

核判别分析 人脸识别 KFLD 实验效果好，程序运行有保障 注释详细

图像显着性检测算法matlab代码mDRFI _ Matlab 皮肤镜图像中的显着性检测 皮肤镜图像中的显着性检测，如本文所述：M. Jahanifar等人（“皮肤镜图像中病变的受监督的显着性图驱动分割”）（arXiv ：） **这是用于在皮肤镜图像中进行病变分割的算法的一部分，在“ ISIC2017：针对黑色素瘤检测的皮肤病变分析-第1部分：分割”中排名第七。 可以在上述论文中获得对分割方法的完整说明** mDRFI是用于显着性检测的DRFI模型的修改版本，在论文“论文显着物体检测：具有区别性的区域特征集成方法”（arXiv ：）中进行了描述。 我们为显着性特征添加了一些新的区域属性描述符，以便更好地检测皮肤镜图像中的病变。 另外，提出了新的伪背景区域以提高显着性检测。 此实现包含显着性检测方法（mDRFI）的全部pipiline，包括培训和测试阶段。 代码中还实现了颜色恒定性校正。 首先，运行compile.m来编译mex文件（您需要c ++编译器，例如Windows上的Microsoft Visual Studio才能执行此操作）。 如果您想训练自己的随机森林回归器，请查看tra

街道清洁与脏乱判别图像数据集，共3400张街道图片 街道清洁与脏乱判别图像数据集，共3400张街道图片 街道清洁与脏乱判别图像数据集，共3400张街道图片

使用c++去实现对图G割点割边的识别，输入G（V）之间的关系从而输出割点

根据力封闭抓取的定义建立了利用严格内力的存在条件进行三指灵巧手力封闭抓取判别的研究方法。构建了三指灵巧手力封闭抓取的等价判别算法。在手指指端与物体构成有摩擦的固定点接触模型的前提下，三指灵巧手力封闭抓取条件等价于抓取矩阵满秩并存在严格内力。首先，基于对物体表面接触位置的几何特性分析，建立了摩擦扇存在条件，每个指端接触点的内法矢与接触平面所成夹角小于接触点摩擦圆锥角；其次，通过研究接触点摩擦扇边界线及其交点的相互位置关系，推导了内力汇交多边形的存在条件，任意两个摩擦扇的边界线交点中，至少有一个位于第3个摩擦

学习信息论时的作业，利用信息论中判别唯一可译码的简单方法，使用Python对输入的码字进行判断是否为唯一可译码，并输出判断结果和尾随后缀集F。

基于核函数的Fisher分类判别，用于比同种类的分类。

实验基于ORL标准人脸数据库，包含可视化界面ORL标准人脸识别库包含40个人的人脸数据组，本次实验选取其中4个人的图像。4个人共40张图像，选取每个人的十张图像的前八张图像作为训练集，最后两张作为测试集，以此检验Fisher判别准则函数的实际效果。

偏最小二乘判别式的类分离评估使用 Hotelling 的 T2 进行分析或主成分分析。 输入数据：具有 N 个样本和 M 个变量的 N x M 矩阵classVec：带有数字类标签的 N x 1 向量 参考AM Goodpaster，马肯尼迪，Chemom。 英特尔。 实验室系统。 109, 162–170 (2011)。