人脸图像特征提取matlab代码 《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》 各种标准图像处理算法(Matlab／Visual C++) 汽车牌照的投影失真校正(Matlab／Visual C++) 顶帽变换(Matlab／Visual C++) 主成份分析(Matlab) LBP特征提取(Matlab) 基于人工神经网络的数字识别系统(visual C++) 基于支持向量机的人脸识别系统(Matlab) 为想要了解数字图像处理与机器视觉领域的读者提供了一条扎实的进阶之路，从基本的图像处理算法，到投影校正、顶帽变换等高级应用，再到特征提取、分类器设计，以及像光学字符识别、人脸识别等综合案例，一步步地引导读者从阅读中获得知识，于实践中升华感悟。 Matoab与Visusl C++两种语言描述的无缝连接，体现出科学研究和工程实践在图像处理与机器视觉领域的完美结合。 该代码已经在VS2015x64 和 x86 下实验通过，很多基础的图像处理算法C++实现都在里面 MICROSOFT FOUNDATION CLASS LIBRARY : DIPDemo 《数字图像处理与

张量投票算法利用人类感知功能原理进行计算,它具有较强的鲁棒性、非迭代性、参数唯一性等特性,其非迭代性具有节省计算时间的显著性特征,因此,广泛应用于图像线特征提取,但在一些含有复杂噪声的图像中,却不能得到更为连续的显著线特征信息。本文针对此问题,提出一种改进的具有迭代性的张量投票算法,它主要是对投票域进行迭代改进,使改进后的张量投票算法可以提取更为连续的显著线特征,且与传统的张量投票算法相比,本文算法既缩短了计算时间,又提取了更为连续的线特征图像。

从UCI机器学习资源库中下载Musk数据集。在此数据集上分别使用PCA和SVD方法进行特征提取，并报告获得的特征值以及特征向量结果，对数据属性进行分析，使用盒图分别对获得的最优属性进行分析和对比。 import pandas as pd import os from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sbn sbn.set(color_codes = True) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False from scipy.stats import kstest from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn import preprocessing import pyecharts from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

Gabor特征提取 第一个名为“ gaborFilterBank.m”的函数会生成一个自定义大小的Gabor滤波器组。 它创建一个UxV单元格数组，其元素是MxN矩阵。 每个矩阵都是二维Gabor滤波器。 第二个名为“ gaborFeatures.m”的函数提取输入图像的Gabor特征。 它创建一个列向量，该列向量由输入图像的Gabor特征组成。 特征向量被归一化为零均值和单位方差。 每个文件的末尾都有一个“显示”部分，该部分绘制滤镜并显示滤过的图像。 这些仅用于说明目的，您可以根据需要对其进行评论。 可以在以下位置找到更多详细信息： M. Haghighat，S. Zonouz，M. Abdel-Mottaleb，“ CloudID：可信赖的基于云和跨企业的生物特征识别”，《专家系统与应用》，第1卷，第1期。 42号21，第7905-7916，2015年 （C）迈阿密大学Moham

包含： 1、武汉科技大学-语音信号的预处理和特征提取技术PDF 2、预处理部分matlab代码

针对心肌梗死（myocardial infarction，MI）12导联高频心电信号（high frequency electrocardiogram，HF-ECG）全局特征聚类问题，提出了一种计算机自动聚类算法。收集MIT-BIH标准心电数据库中的健康心电信号、早期心肌梗死心电信号、急性期心肌梗死心电信号、近期心肌梗死心电信号进行处理。应用二维主分量判别法（two dimensional principal component analysis，2D-PCA）对12导联HF-ECG进行融合特征提取，并应用基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法。与常规K-means聚类算法相比，特征值更加简单直观，所提算法平均分类精度有较大提高，能对12导联HF-ECG进行更有效的聚类。

hog特征提取matlab代码BacteriaImageProcess 这是为了我们的项目：分割细菌图像并识别该图像中的细菌种类。 从本质上讲，这是对细菌数据的深度学习应用程序。 我们在matlab中实现了卷积RBM，以完成我们的任务。 cdbn-github是使用卷积RBM进行无监督特征学习的代码，我们使用GMM / BMM进行初始化，这可以缩短训练过程。 在特征提取之后，我们利用liblinear工具箱进行监督分类。 我们项目的第一部分在cdbn文件夹中，在其中展开了所有代码，包括我编写的CRBM代码。 编写GMM来初始化第一层，使用BMM来进行第二层的初始化。 （请注意，初始化非常重要，有关更多详细信息，请参阅Sohn等人的论文：“有效学习稀疏，分布式，卷积特征表示以进行对象识别。” Aslo，要训练卷积深度信念网络，您可以进行分层预训练，这意味着首先训练第一层，训练后冻结第一层的参数，然后训练第二层....） 在第二部分中，我们尝试识别此图像中的细菌种类，因此我们手动标记前景斑块，并将其标记为17类，因为一些毗邻的斑块涉及物种和背景，因此我们也将它们考虑在内，因此，共有18个课

YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境 火炬== 1.2.0 文件下载 训练所需的efficiencynet-b2-yolov3的权重可以在百度云下载。链接： ： 提取码：hiuq其他版本的efficiencynet的权重可以将YoloBody（Config，phi = phi，load_weights = False）的load_weights参数设置成True，从而获得。 预测步骤 a，使用预训练权

说到灰度共生矩阵，大家首先想到的问题应该是，灰度共生矩阵是什么，以下主要是从什么是灰度共生矩阵，灰度共生矩阵主要是干嘛的，以及如何利用MATLAB进行代码实现 这三个方面进行讲解。

针对在不同视角下所获得的三维点云数据，提出了一种基于特征提取的点云自动配准算法。算法根据点云在不同半径内的法向量变化度来提取特征点，综合利用点云局部点的三种几何特征搜索匹配点对。通过利用距离约束条件来获取准确匹配点对并计算初始配准参数。精确配准阶段采用改进的迭代最近点(ICP)算法完成二次拼接。实验结果表明，与传统ICP算法相比，该算法在运行时间与精确度上都有着明显的提升。