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lunpie_v19
- 经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，GPS和INS组合导航程序，车牌识别定位程序的部分功能。- Classic GLCM texture calculation method, GPS and INS navigation program, Part of the license plate recognition locator feature.
one
- 基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加，传统的分类方法由 于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单，导致叶片识别率较低。为此，本文提出使用纹理特征结合形状 特征进行识别，并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Gabor 滤波和灰度共生矩阵 方法得到。而形状特征向量由 Hu 氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象，使用“dropout”方法训练 深度信念网络。这种基于多特征融合的深度信念网络的植物识别方法-Plant based
two
- ：植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。然而，低维特征不能全面描述叶片信息，识别准确率低，本文提 出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理，获得去除颜色、虫洞、 叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征，对灰度图像提取 Hu不变矩特征、灰 度共生矩阵特征、局部二值模式特征和 Gabor 特征，对纹理图像提取分形维数，共得到 2183 维特征参数。再采用主成分分析与线性 评判分析相
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- 基于四叉树分割的JPEG隐写分析 当前主要的隐写分析方法都是对整幅图像进行特征提取，而忽略了图像的内容差异。该文提出一种 基于四叉树分割的 JPEG 隐写分析方法，该方法根据图像块的纹理复杂度进行图像分割，对具有相同统计特性的子图像分别进行隐写检测特征的提取，并构造相应的分类器，通过加权融合得 到最终的检测结果。实验结果表明该方法具有良好的性能，尤其是在训练与测试图像的统计特性具有较大差异时，该算法的检测准确率提高更加明显。 -Based on quadtree segmentat
aam-matlab
- ASM算法 MATLAB源代码 人脸特征点定位的目的是在人脸检测的基础上，进一步确定脸部特征点（眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部外轮廓）的位置。定位算法的基本思路是：人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合。-The purpose of the facial feature point positioning is to further determine the position of the facial feature points (eye, eyebrows, nose, mou
cw630
- 是学习PCA特征提取的很好的学习资料，插值与拟合，解方程，数据分析，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Interpolation and fitting, solution of equations, data analysis, Classic GLCM texture calculation method.
kxecc
- 大学数值分析算法，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，车牌识别定位程序的部分功能。- University of numerical analysis algorithms, Classic GLCM texture calculation method, Part of the license plate recognition locator feature.
FacialExpressionClassification
- 1. 使用matlab自带的人脸识别工具（Viola-Jones算法）找出人脸的位置，并裁剪出人脸区域。 2. 使用Gabor滤波器识别出人脸的局部特征及纹理。 3. 训练一个SVM进行表情分类。 4. 交叉验证得到表情分类正确率为83.3 。 操作说明和系统描述请见ReadMe.-1. Using matlab with face detection tool (Viola-Jones algorithm) to find the location of a human
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- Classic GLCM texture calculation method, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Decoupling, restore the original signal.
texturesegment
- 检测图像中的纹理和伪影 通过提取图像的纹理，灰度值，空间特征对图像进行分割；(Texture and artifact detection in images The image is segmented by extracting the texture, gray value and spatial feature of the image;)
GLCM method to extract features
- 实现灰度共生矩阵特征提取，对图像的纹理分析有用。(The gray level co-occurrence matrix feature extraction, useful for image texture analysis.)
3DSaliency
- 一种立体图像的显着性检测方法。一种新的融合方法来组合特征显著图以获得立体图像的最终显着图。(we propose a novel stereoscopic saliency detection framework based on the feature contrast of color, luminance, texture, and depth.)
Accurate Segmentation of Cervical Cytoplasm and Nuclei Based on Multiscale Convolutional Network and Graph Partitioning
- In this paper, a multiscale convolutional network (MSCN) and graph-partitioning-based method is proposed for accurate segmentation of cervical cytoplasm and nuclei. Specifically, deep learning via the MSCN is explored to extract scale invariant f