说明：基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取，Gabor，纹理特征

说明：目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞病理诊断系统0应用于临床随机1200例肺部病灶穿刺细胞学涂片,肺癌识别诊断率94180 ,假阳性率1185 ,假阴性率3135 ,肺癌分类识别率82190 ,核异型细胞识别率74120 "结论:/智能化肺癌早期细胞病理诊断系统0对肺癌细胞涂片诊断率高,克服了肺癌细胞病理诊断过程中取检细胞数量少,重叠细胞识别率低,涂片背景及染色差异等干扰因素,可辅助临床肺部病灶的穿刺细胞病理诊断"

说明：Tamura纹理特征提取及应用的matlab代码，附有介绍Tamura纹理的文献以及测试用图片。

说明：一个特征提取的简单小程序，可以输入一副真彩图得到特征矩阵

说明：这个ppt是用来介绍Forster特征提取的算法的，通过这个算法，可以编译出对应的程序

说明：基于小波变换的三维模型提取技术的毕业论文,包括代码和答辩ppt.1．实现了三维模型的表示和规范化预处理过程，在此基础上，开发了进行检索实验的可视化特征提取实验平台。 2．结合球面调和变换获取旋转不变量具有降低特征向量维数的特性，实现了基于光线投射的特征提取方法，通过检索评价实验确定了参数的最佳取值。 3．分析了基本的光线投射方法和改进的光线投射方法的缺陷，提出了一种基于三维小波变换的特征描述方法。对光线投射算法进行了扩展，将切比雪夫采样点序列进行离散小波变换，然后利用球面调和变换获得旋转不变的特征向量。 4．将小波变换引入到体素表示的三维模型中，分别实现了表面体素小波变换和实体体素小波变换的特征提取，通过实验比较分析实体体素小波变换优于表面体素小波变换。

说明：人脸识别，完成人脸识别，包括人脸特征提取，模式识别

说明：独立成分分析算法，定点独立成分分析。可以用于图像特征提取

说明：SAR(合成孔径雷达)仿真程序,我们单位在这方面投入很多研究,我的毕业论文就是做SAR图象特征提取的.

说明：SIFT匹配算法，能够提取出具有尺度不变性的特征点，且能够对两幅图像进行鲁棒的匹配。

说明：数字图像处理中基于ICA的人脸图像特征提取论文

说明：《机器学习》课上的作业，PCA和LDA降维，尽管网上很多，但很少注释，另外细节上也没注意。这里有很详细的注释。另外还附上一个Naive贝叶斯分类器，大家可以作比较。附带的图像包是OLR人脸。ReducedDim为想要提取的特征数，不是百分比！

说明：sbs和sfs特征提取的MatLAB源代码用于多维向量提取最优

说明：人脸特征提取经典PCA方法的matlab源码，做这方面的朋友不妨试试。

说明：基于金字塔对灰度图像进行分层，按由粗到精的方法对左右航片进行特征提取，根据特征点对影像对进行影像匹配！

说明：医学细胞图像分割，细胞识别，特征提取，边缘分割

说明：舌像纹理特征提取matlab实现舌像纹理特征提取matlab实现

说明：小波包变换分析信号的MATLAB程序，可用于提取故障特征向量

说明：独立分量分析的算法，用于分离出独立分量，用于图像降维，特征提取

说明： 包括详细讲解与源代码，目的是将一幅图像中的数字识别出来，图像中数字有一定的倾斜角度，且各个部分光照不均，数字大体分布位置相同。作者根据图像的这些性质，对图像进行分析，写出了识别数字的一个算法，该算法先对图像进行尺度变换，将倾斜的图像正立，同时提取图像中的数字部分，再对数字进行特征的提取，最后确定所识别的是哪一个具体数字。在识别过程中，由于数字的特征不同，识别难度也不同，因此识别时有顺序区别，遵循先识别较难识别的数字，再识别简单的，并不是严格按照从0到9的顺序。对于题目材料中所给的6幅图像能进行准确的识别，作者再将材料中的某些图像稍加改动后，仍能识别，识别效果较好。

说明：在Matlab中实现基于旋转尺度不变特征提取特征点的方法。

说明：用于图形匹配等，是特征提取特征匹配有用的代码

说明：主成分分析法（PCA）思想和计算过程。PCA是特征提取的重要方法

说明：采用SVD方法进行人脸特征提取,希望对大家有用

说明：this is simple programe for mfcc feature extraction developed in matlab.

说明：模式识别中运用ICA进行特征提取的matlab代码

说明：通过对二维人脸图片的特征提取进行三维人脸的重建

说明：Gabor滤波器的实现函数，与一般网上下载的不同，滤波效果更好，易于提取图像特征

说明：图像纹理特征提取，是图像处理中一另一个非常重要的底层特征，matlab实现

说明：轮廓特征提取，是图像处理中底层特征中的一个重要参数，是我硕士论文中的代码