提取脉搏波最高点最低点和周期。

matlab sift特征提取代码 Scene-Recognition-with-Bag-of-Words（基于词袋模型的场景识别） 1 实验目的 使用了两种特征提取算法（Tiny images feature和Bag of sift）及两种分类算法（k-Nearest Neighbor和SVM）进行场景识别。 Tiny + Nearest Neighbor Tiny + SVM Bags of SIFT + Nearest Neighbor Bags of SIFT+SVM 2 代码结构与功能 主函数：project3.m Tiny images feature 特征提取：get_tiny_images.m Bag of SIFT特征提取： build_vocabulary.m 实现词袋中标准词汇的选择 get_bags_of_sifts.m 实现词袋模型的构建 k-Nearest Neighbor分类器：nearest_neighbor_classify.m SVM分类器：svm_classify.m 获取图片路径：get_image_paths.m 将结果呈现成webpage形式

基于MATLAB的马铃薯图像特征提取.pdf

matlab特征提取：粒度测量。包括对图像进行增强，图形中粒度大小的分布

详细的数字指纹图像的特征提取与匹配的程序，用MATLAB实现，匹配效果很好

在matlab7.0上进行指纹特征提取，此仿真对初学者有很大帮助！

改程序输入一幅图像，可以提取WLD特征并统计直方图，输出WLD特征可直接用于分类。

人脸图像特征提取matlab代码

脑电特征提取的matlab程序，一小段程序

近些年,计算机视觉发展迅速,在水果识别方向进行了广泛的应用和研究。本文设计基于BP神经网络的水果识别系统,选取生活中常见的三种水果:苹果、橘子、香蕉作为对象。首先,通过网络资源等搜集水果图像建立样本库;然后通过MATLAB对图像进行预处理,为后续的特征提取做好准备。水果特征的提取选择纹理、形状、颜色三种特征进行提取;同时在每种特征中选用不同的特征值作为特征向量。通过提取三种特征后输入到BP神经网络中进行训练、识别。经测试,识别的成功率可以达到93.18%,证明了可行性以及未来的可实用性。