说明：目前已在近年来的准确和可靠的个人identificationinfrastructure需要快速增加，和生物识别技术已经成为安全的一项重要技术。虹膜识别是近年来最可靠的生物特征识别技术。虹膜是人体最重要的生物特征的候选人，可用于区分个人。基于高质量的成像系统，人眼虹膜具有独特的细节非常多。特征提取的...

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说明：特征点提取使用材料的筛选。 尺度不变特征变换(或上海对外贸易学院) 是一种算法在计算机 vision ，来检测和描述图像的局部特征。该算法由出版 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

matlab 提取 特征

说明：2018美赛C题精选资料--某机构的内部资料

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：重要参数的提取，相关分析过程的matlab方法，计算加权加速度,基于matlab GUI界面设计,采用偏最小二乘法，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。

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说明：包括回归分析和概率统计，用于信号特征提取、信号消噪，LCMV优化设计阵列处理信号，FMCW调频连续波雷达的测距测角，能量熵的计算，相关分析过程的matlab方法。

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说明：具体步骤： (Ι)利用汉明窗对腭裂语音信号进行分帧，得到分帧后的语音信号x(n)。 (Ⅱ)将加窗分帧后的语音信号进行离散傅里叶变换。因FFT变换点数过大会增大运算复杂度，过小会降低频谱分辨率，故本文选取882点。即得到每帧语音信号的线性频谱(Ⅲ)将上面得到的线性频谱通过32个具有三角形滤波特性的Me...

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说明：matlab 的 图像分割程序迭代法迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值[5]。迭代式阈值选取过程可描述如下。(1)选取一个初始阈值T。(2)...

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说明： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

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说明：聚类算法：k―medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对...

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说明：应用背景1、图片预处理；2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-like、等多个特征提取算法；3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性；4、基础算法：AdaBoost的训练与测试；贝叶斯算法5、AdaBoost的改进：升压，castboost、Floatboost算法关键技术采用MAT...

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