说明：标准化切割算法既可以度量不同组之间的总不相似性，也可以度量组内的总相似性。令人惊奇的是，分裂点的最优解很容易通过求解一个广义特征值问题来计算。一种解决视觉中知觉分组问题的新方法。我们的方法不是关注局部特征及其在图像数据中的一致性，而是着眼于提取图像的全局印象。他们将图像分割视为一个图分割问题，提出了...

说明：本文提出了基于特征的视网膜图像配准的一种新的结构特征，叉结构是由一个主分叉点和它的三个连接的邻居构成。每个分叉结构的特征向量组成的归一化分枝角度和长度，这对平移，旋转，缩放，甚至适度的失真是不变的。只要血管图案可分段这样可以大大减少了匹配过程的不适定性。该方法的简单性和效率，使得它很容易被单独使用或...

matlab 算法 图像 血管

说明：特征选择与主成分分析 （pca）。它减少了特征向量的大小。biomeical imagae 处理、 医学图像分析、 分类和 clusyering 使用 PCA。PCA 是特征选择和减少结点。通常情况下，这只蜜蜂用分类方法。

matlab pca 分析 功能 成分 selectionwith

说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，多元数据分析的主分量分析投影。

matlab

说明：支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况　Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分...

matlab svm 训练 机器 学习方法

说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

matlab 分析 基于 多重

说明：（1）计算图像中每个像素点的LBP模式(等价模式,或者旋转不变+等价模式)。 （2）然后计算每个cell的LBP特征值直方图，然后对该直方图进行归一化处理(每个cell中，对于每个bin,h[i]/=sum,sum就是一副图像中所有等价类的个数)。 （3）最后将得到的每个cell的统计直方图进行...

SVM 机器学习算法 分类识别 LBP

说明：Surf算法原理 (1)、构建Hessian矩阵 Hessian矩阵是Surf算法的核心，为了方便运算，假设函数f(z，y)，Hessian矩阵H是由函数，偏导数组成：判别式的值是H矩阵的特征值，可以利用判定结果的符号将所有点分类，根据判别式取值正负，来判别该点是或不是极值点。在SURF算法...

matlab 源代码 SURFSpeededUpRobustFeaturesmatlab

说明：基于特征点的全自动无缝图像拼接方法 利用SIFT和RANSAC还有Homography的相关知识编写的一个简单的图片拼贴程序。   1.用SIFT算法得到很多对应点，其中一部分是错误对应点。   2.利用RANSAC方法得到鲁棒的单应矩阵：任取4对点得到单应矩阵H（图2到图1）...

说明：上面的代码可以用于分类情况，提供到的输入给出了不同的功能，并支持向量机。 不同的特点可 gabor 特征、 颜色特征等......