运动目标微多普勒特征提取方法

计算机视觉与模式识别.郑南宁.国防工业出版社.1998.郑南宁.国防工业出版社.1998.pdf ) 其中包含图像处理基础知识，以及一些图像处理技术，如特征提取，边缘提取等，包含Canny，Sobel等多种算法的讲解。

从运动想象脑电信号的特点出发，利用α、β节律事件相关同步化和去同步化特性，对BCI Competition 2008 Dataset 2b数据进行运动想象特征提取和模式识别。对单次被试数据进行各种脑节律提取，功率谱能力分析，用eeglab工具箱进行GUI界面设计。对多次被试数据使用四种常用脑电信号提取算法进行特征提取，包括小波分析法（DWT）、自回归模式法（AR）、功率谱分析法（PSD）和共同空间模式法（CSP），用支持向量机（SVM）分类器进行模式识别分类，用集成学习Adaboosting算法进行分类优化，并设计GUI界面实现上述功能，使用DSP CCS集成开发环境实现仿真模拟。 注：包含代码

基于灰度共生矩阵求的彩色图像的纹理特征，计算求的一些纹理信息。

可用于计算图像的zernike矩，从而实现图像的特征提取

一种云计算环境下海量数据安全特征提取算法.pdf

基于FPGA的遥感图像纹理特征提取算法实现技术.pdf

图像特征提取与语义分析是通过提取图像底层视觉特征，然后利用图像分析技术实现图像内容的语义描述、分类和理解。 其核心是确定图像底层特征与高层语义之间的映射关系，这正是计算机视觉领域当前研究的热点与难点。 本书从基本概念入手，系统地介绍了图像分析的基本理论与方法，涉及数字图像处理的基础知识、特征提取与图像表示、图像分割与目标识别、场景理解等相关问题。 并在书中加入了应用实例以及实验结果图片，突出了理论和实践相结合的特点。 全书深入浅出、图文并茂、文字描述简单易懂。本书可作为高等学校计算机专业和其他信息类专业研究生和高年级本科的参考书目，也可供从事计算机视觉等相关领域研究的科研技术人员阅读参考。 作 者：赵捷 出 版 社：重庆大学出版社 出版时间：2015-06-01

对用户感兴趣的目标提取特征、建立模型，进而得到各个目标在每一帧中的位置，为目标识别和分类、行为理解和分析等应用奠定基础。

Feature Engineering for Machine Learning