本zip文件为已训练好的opencv-haar特征分类器，可以直接使用，方便人脸识别的学习。修改了所需积分

针对传统主成分分析及相关方法对多元时间序列特征表示的局限性,以及降维效果对数据相似性度量质量的影响,从数据形态特征的角度出发,提出一种关键形态特征的多元时间序列降维方法.利用动态时间弯曲方法找出训练集每个类别的中心多元时间序列,根据形态特征找出每个中心多元时间序列的关键特征变量分量的重要度,使用重要度提取若干个关键特征变量分量,达到数据降维的目的.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法能够有效地根据形态特征对多元时间序列进行降维,并且能够取得更好的分类效果.

基于MATLAB的树叶图像特征分类识别，图像分析处理 分割 特征提取 分类识别等亲测可用， 谢谢支持。

这玩意是我花钱买的，还就是一部分

基于计算机视觉的目标检测跟踪及特征分类研究.docx

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目的对鞋底经常出现的三角形、线/曲线、圆形、不规则形四种随机损伤特征进行准确分类,以便后续对鞋底损伤特征的量化研究。方法提出了每个特征的形状由三角形度、线性度、圆形度构成的三维向量决定,对三角形度、线性度、圆形度设置适当的阈值,在分类识别时三维向量的元素和设定的阈值比较得出特征的具体形状。结果利用Matlab软件编制了三角形度、线性度、圆形度的计算程序和阈值比较程序,运行结果表明在提前设定的阈值下通过比较每个形状的三种形度可以实现对形状特征的分类识别,与人工分类识别结果的对比体现了计算机识别的准确率,也体现了计算机识别的定量化优势。结论基于Matlab编写的分类识别程序能够达到正确区分损伤特征和量化损伤特征的目的。

具体使用请参考个人博客： 运动想象丨特征提取 MATLAB例程(一)：https://blog.csdn.net/MissXy_/article/details/81808579 运动想象丨特征分类 MATLAB例程(二)： https://blog.csdn.net/MissXy_/article/details/81809194

为了加载该函数，在路径中添加了 Edfread 函数，预处理是利用巴特沃斯带通滤波器、离散小波变换和典型相关分析作为两种不同的特征提取方法。 使用 Matlab App Designer 创建了一个 GUI 来显示模拟。