说明：灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵的提取方式，是比较重要的纹理特征提取方法，用matlab实现的

说明：遗传+Gabor人脸/掌纹/指纹/虹膜等识别匹配程序。注意，该程序包含特征提取和匹配识别，但是对输入的图像要求最好是经过定位归一化的。没经过定位归一化的图像，识别效果较差。

说明：对于一幅输入的图形进行特征提取基于gabor小波变换

说明：图像纹理特征提取在图像处理中有着非常重要的作用，这个是提取图像纹理特征的程序！

说明：Gabor 滤波器工具箱，包括各种Gabor滤波器的函数，可用于图像滤波处理，特征提取，如人脸，掌纹，指纹识别等。

说明：pca+svm源代码（matlab） matlab代码，pca进行特征提取，svm进行分类

说明：灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵的提取方式，是比较重要的纹理特征提取方法，用matlab实现的

说明：基于Gabor小波变换的特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码.

说明：基于非负矩阵分解（NMF）的人脸特征提取算法，NMF基本思想是找到一个线性子空间W，使的构成子空间的基本图像的像素点都是正值，而且人脸图像在子空间上的投影系数也是正数

说明：Gabor小波变换代码用于局部特征提取使用，又相当好的效果

说明：Gabor小波提取图像纹理特征，matlab语言编写

说明：这是图像处理中HSV课件颜色特征提取（将H5等份，S,V分量各三等份）MATLAB源码。

说明：这是图像处理中的颜色特征提取（低阶矩特征）MATLAB源代码。

说明：基于Mtalab实现的指纹特征提取的实例

说明：语音信号的特征提取，语音信号的Mel倒谱特征（MFCC）的求解方法，语音信号的线性预测原理以及LPC特征的求解方法

说明：运用fisher方法进行pca降维和Lda特征提取的人耳识别。

说明：纹理特征提取，比较使用的程序。适合图形图像处理方面的特征提取。

说明：能够提取出图像I的HOG特征，返回其幅值，角度和在各个角度上的幅值。 是进行其他针对图像的HOG特征提取的前一步。

说明：在MATLAB环境下实现基于连续概率密度隐含马尔科夫模型的汉语语音识别系统。

说明：特征提取，fastPCA ,matlab 源码

说明：语音信号处理，语音识别，大致知道要经过预处理，特征提取，矢量化和匹配计算等几个步骤， 用matlab对一个语音信号进行滤波，分桢，加窗或者端点检测． 注：网上下voicebox工具箱，用做语音处理

说明：PCA（主成分分析法）和ICA（独立成分分析法）的MATLAB源程序，他们是目前图像处理比较经典的特征提取方法

说明：基于灰度共生矩阵的纹理特征提取，输出为图像四个方向共十六个特征值

说明：这是完整的一套人脸表情识别,从样本训练到目标的识别.采用PCA来提取特征

说明：子空间的出现使模式识别有了突破性的发展，而特征提取则是子空间实现的一个重要环节，提取特征的好坏决定了子空间方法的成功与否

说明：EMD经验模态分解,用于信号处理，常和hilbert-huang变换一起用于信号特征提取、信号消噪等领域。

说明：用MATLAB开发的语音识别中语音特征提取方法之一LPCC(线性预测倒谱系数)

说明：线性判别分析（LDA）是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人耳识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人耳识别。文章对几种基于LDA的人耳识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Fisherears、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法

说明：虹膜识别中的特征提取算法：2D-Gabor滤波器算法，将归一化的虹膜图像由此滤波器滤波，可以得到二进制的特征编码。附图片。

说明：本论文的主要工作在于引入了一种新的特征提取方法----独立分量分析。独立分量分析的根本原理是通过分析多维观测数据间的高阶统计相关性，找出相互独立的隐含信息成分，完成分量间高阶冗余的去除及独立信源的提取