算法利用sift和VS2013+opencv对图片进行特征提取，取得很好的效果
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋
对心音特征提取时能用到的很有用的代码，心音信号的功率、功率谱等
描述特征提取对故障诊断的意义，为什么要进行特征提取
matlab纹理提取，基于灰度共生矩阵的纹理信息提取包括熵、相关性等四个特征信息的提取
主要有熵、加权峰值信噪比、加权结构相似度、结构相似度、交叉熵、空间频率的计算
matlab中图形的特征提取的实现,边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法
针对传统的图像匹配算法特征点不稳定和匹配时间慢的问题，提出了一种改进的尺度不变特征变换（SIFT）图像匹配算法。首先对传统的Harris角点构造高斯多尺度空间，使角点具备多尺度不变性；然后采用Cann
BEMD–SIFT特征提取算法在图像处理中的应用
基于局部特征提取方法是图像处理、分析及模式识别领域的热点研究问题之一。由于该技术有着广泛的应用前景，已经吸引了很多学者的关注，并涌现出了大量的研究成果。利用 SIFT 算法提取出的特征点进行图像匹配，
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