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

Gabor,GMRF,LBP纹理特征提取方法_MATLAB,可以用来提取图像特征，用来做图像识别和分类

该程序采用的是高波特征提取及神经网络的相关知识实现的人脸检测，经过多次调试，可以对图片中的人脸进行检测，并把人脸框出来，有需要的朋友关注下！！！

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【表情识别】基于Gabor特征实现微表情识别系统含Matlab源码

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基于Gabor特征的屏幕内容图像质量评估模型 IEEE图像处理事务（T-IP） ，曾焕强，，侯俊辉，陈静和 | 介绍 该网站共享IEEE图像处理事务（T-IP），第1卷，“屏幕内容图像的基于Gabor特征的质量评估模型”的代码。 27，pp.4516-4528，2018年9月。 抽象的 本文提出了一种基于提取的Gabor特征的准确高效的全参考图像质量评估（IQA）模型，称为基于Gabor特征的模型（GFM），用于对屏幕内容图像（SCI）进行客观评估。 众所周知，Gabor滤波器与人类视觉系统（HVS）的响应高度一致，并且HVS对边缘信息高度敏感。 基于这些事实，将具有奇数对称性并产生边缘检测的Gabor滤波器的虚部用于参考和失真SCI的亮度，以分别提取其Gabor特征。 然后独立测量在LMN颜色空间中记录的提取Gabor特征和两个色度分量的局部相似性。 最后，采用Gabor特征池化策略来

这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码 使用步骤： 1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱) 2. 找到"main.m"文件 3. 命令行中运行它 4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本 5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。 6. 等待程序检测出人脸区域

这是一篇关于gabor特征提取（并结合adboost降维），SVM分类的人脸表情识别的论文，文中较为详细的描述了如何进行特征提取和识别分类，可作为参考。

adaboost进行Gabor特征的选择 文中代码可能有误 详情请参考博文：http: blog csdn net raby gyl article details 22650165