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机器学习特征选择和特征提取，介绍了常见的特征处理方法
Image feature extraction and calculation shape feature
主体思想: 任何一个图像 肯定有多个或一个区域 每个区域在横向扫描时 会有分裂和合并 比如圆环 顶部有一个分裂点 底部有一个合并点 没有分裂合并的图形 就是简单的凸图像 很容易通过外形识别 而复杂的图
SIFT 特征提取算法详解 SIFT 特征提取算法总结 主要步骤 1) 尺度空间的生成 ; 2) 检测尺度空间极值点 ; 3) 精确定位极值点 ; 4) 为每个关键点指定方向参数 ; 5) 关键点描述
用于计算振动信号频域的幅值谱，程序中可以选择不同的降噪方式
人脸检测识别技术在警察执法中的应用.pdf
显著性特征提取算法，和VC6.0++作为开发环境，设计实现两种有代表性的视觉显著性计算模型，并利用这种模型计算自然图像分析实验结果。
使用java语言实现的图像特征提取算法，能够对图像进行特征提取 具有一定的参考性。收分不高，相信可以对你有一定的启示作用。
这篇论文提供了很多新颖的处理计算，其中非细化的特征提取算法可以提高识别。
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