说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...
说明：这段代码可以有效提取视频中运动的物体，可以作为学习视频特征提取的基础代码
说明：•支持图片文件选择 •给出–分割后的二值图像–提取出的目标物图像 •苹果边缘光滑无毛刺 对每个苹果中心进行定位，画十字线
说明：%基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。本段代码是对音频进行训练，也就是提取特征参数
说明：利用一对多共空间模式提取四类运动想象脑电特征，四类运动想象脑电分别为左手、右手、舌头、双脚。该程序很好的完成了多类运动想象脑电特征提取任务。
说明：本程序主要是提取YUV格式视频帧，并将提取出来的每帧图像保存下来
说明： matlab实现运动目标检测即前景提取 算法采有高斯建模来提取前景 并使用了形态学处理手段
说明：用matlab实现的点、线特征提取，和基于灰度的特征匹配。