说明:SIFT算子检测特征点RANSAC算法优化完成图像拼接
说明:a)针对合成纹理图像(共有4 个合成纹理图像,见文件夹: Texture_mosaic_data)中每一个像素提取纹理特征向量; b)利用聚类技术(推荐用k‐均值聚类,可以从网上查找原码)对特征向 量空间中的点进行聚类,类别数可根据图像中的实际纹理类数确定。最后把类 属标签映射成图像形式显示(如下图...
说明:基于ORL人脸库,PCA人脸识别构建特征脸源程序
说明:这个是面部表情自动识别的源代码。它是基于Viola和Jones的面部检测算法和Gabor面部特征点的提取,然后使用训练过的神经网络来识别人脸表情。
说明:人脸检测算法对Haar特征推进,我们已经改善了大幅利用作为弱分类器的阈值中的累积概率分布点。
说明:sift匹配与识别演示程序运行face.m文件,载入图片后可提取sift特征点
说明:这是一个用于角点检测的算法程序,精度还可以,适合图像匹配时使用,对于一些特征点也可以效果明显,值得一看