说明：对UCI数据集之一进行PCA特征抽取实验，给出在二维PCA特征空间的数据散点图。

pca图 PCA散点图 uci PCA二维 UCI数据集

说明：LMD算法利用极值平均、边界局部特征尺度延拓、HDJ极值延拓法、基于ISBM延拓、平行延拓法等对数据拓展，降低端点效应。

极值延拓 ISBM延拓法 端点极值延拓 LMD算法 lmd

说明：应用背景人脸检测是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题，其主要的难点有两方面，一方面是由于人脸内在的变化所引起：（1）人脸具有相当复杂的细节变化，不同的外貌如脸形、肤色等，不同的表情如眼、嘴的开与闭等；（2）人脸的遮挡，如眼镜、头发和头部饰物以及其他外部物体等；另外一方面由于外在条件变化所引起：（1）...

matlab 检测 人脸 特征 局部

说明：BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出...

matlab 分类 神经网络 语音 bp 数据 信号 特征

说明：提出一种新的基于分支结构特征的视网膜图像配准方法，此算法可降低误匹配的点。能够应用到其他图像配准中，形成良好的等级结构

图像分支 点匹配 retinal-registration 图像配准-matlab REGISTRATION

说明：SIFT算法，可以有效的找到不同画面中的对应特征点，在跟踪和图形识别方面有很好的用途

sift特征-matlab sift识别 图形-识别 SIFT特征 matlab-sift

说明：本代码是基于形状和颜色， 其次提出了一种基于多分类器集成的分类方法，在该方法中采用NND、BP神经网络、基于类中心的欧式距离法三种分类器作为集成分类器的基分类器，投票表决法作为集成规则。从实验结果可以看出，该方法可以集成各个分类器的优点，抑制它们各自的缺点，与已有的单分类器相比该方法有更好的分类效果...

提取 交通标志 特征

说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

matlab 算法 选择 Adaboost 特征

说明：程序可以提取点云数据的特征点，提取三维散乱点云的边界。

云数据 三维散乱点云

说明：提取图像相位一致性特征，进行图像配准，内附实验图片

图像配准-matlab 相位一致 提取图片相位 相位提取 相位一致性