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特征选择的二元差分进化 介绍 此工具箱提供二元差分进化 (BDE) 方法 该Main文件说明了 BDE 如何使用基准数据集解决特征选择问题的示例。 输入 feat ：特征向量（实例x特征） label ：标签向量（实例x 1） N : 解决方案的数量 max_Iter: 最大迭代次数 CR : 交叉率 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

空间差分特征分解算法的matlab仿真实现，代码自己编的验证过正确性。

基于Android平台的人脸特征点定位算法的研究与实现.pdf

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Android平台上基于特征码扫描和权限控制的防护软件设计与实现.pdf

MATLAB高阶累积量工具箱

关于ppg信号预处理和特征提取的代码仅供参考学习

基于传统的手部轮廓特征提取不能应对飞行模拟环境下的脸部肤色、遮挡、光照影响, 以及传统的傅里叶描述子特征容易受到背景、手的姿态变化, 且对手势描述能力有限等问题, 对传统的手部分割和特征提取方法改进. 本文首先对采集的数据集进行肤色处理, 然后结合调用的手部关键点模型检测出手部22个特征点, 采用八向种子填充算法进行图像分割. 接着对手部轮廓和关键点连接骨架进行傅里叶描述子算法特征提取, 最后通过支持向量机算法对提取的手势特征数据集进行训练、识别. 实验结果表明, 本文方法具有较好的手部分割, 特征提取不易受到背景、手的姿态变化的影响, 能够很好地应对在飞行模拟环境下的复杂背景下的干扰, 识别准确率能够达到98%. 本文研究在传统的手势识别算法中有一定的提高作用, 在手部交互技术领域有很重要的应用价值.

深度学习机器学习图像处理的matlab源代码--基于 Harris 的角点特征检测应用案例研究