说明：基于贝叶斯分类器的分类，我也对特征进行了pca、lda和归一化。

贝叶斯 分类器

说明：利用Gabor滤波器提取图像纹理特征，用于图像分类模式识别

gabor-分类 纹理特征 图像特征分类 Gabor纹理图像 gabor滤波器

说明：PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据。

pca-排序 pca中心 投影降维 PCA-降维数 pca矩阵降维

说明：该程序分别提取正负样本图像的HOG和LBP特征，利用支持向量机进行样本训练，得到行人分类器。利用训练好的分类器进行检测，实验结果表明，该方法可以有效检测出图像中的行人，并达到了较好的检测结果。

HOG-LBP-detection 行人检测hog+lbp LBP-detection 图像特征提取 HOG特征-matlab

说明：matlab图像特征识别。分类器的训练方法。很好的学习资料。如何用OpenCV训练自己的分类器。内含人脸库共训练器使用

训练器 图像分类 opencv--分类器 分类器matlab 图像识别-分类

说明：此方法采用经典的PCA对人脸图像进行特征提取，用libsvm库函数的SVM分类器对图像分类。

SVM图像分类器 pca分类器 PCA函数 svm-图像 face-feature--svm

说明：基于SVM分类器的三域特征融合图像隐写分析算法。三域分别是指dct域，dwt域和空域。

特征-融合 DCT-based--watermark image-fusion-DWT dwt dwt-and-svm

说明：级联分类器学习，训练，测试过程选择了HOG特征和LBP特征

adaboost级联 hog-lbp-feature 特征选择 lbp LBP+adaboost

说明：基于haar特征的adaboost级联分类器的人脸识别应用，可直接运行

级联adaboost haar人脸识别 haar-人脸 matlab-人脸-haar haar特征-matlab

说明：资源描述AdaBoost算法是机器学习中的一种重要的特征分类算法，常用于特征选择和特征加权。在表情识别中常需要利用AdaBoost算法对多尺度、多方向的高维Gabor复制图像进行筛选。

matlab 分类 Adaboost