针对人脸表情识别，传统方法主要依赖人工提取特征的优劣，算法的鲁棒性较差，而传统卷积神经网络无法提取到更深层次的图像特征，因此该文将采用深度残差网络进行人脸表情识别。ResNet网络主要由残差模块组成，将残差模块的输出送入到全连接层进行特征的融合，最后由Softmax分类器进行分类。该文将输入残差模块之前的卷积层进行改进，使用并行的小卷积代替原来的卷积，使其可以提取到更深层次且不同尺度的图像特征以易于识别。在公用数据集CK+上进行多次实验，结果证明该方法具有较高的准确率。

基于MATLAB的树叶图像特征分类识别，图像分析处理 分割 特征提取 分类识别等

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行业分类-物理装置-一种基于训练集样本低秩筛选的图像特征鉴别方法.zip

SIFT特征深入理解

主要讲述遥感图像特征抽取的方法 比较好的文档 欢迎下载

本文提出了一种新的基于联合稀疏表示的图像融合方法。 由于传感器观察到相关现象，因此源图像有望具有共同的和创新的特征。 我们使用稀疏系数作为图像特征。 通过联合稀疏表示，用公共稀疏系数和创新稀疏系数表示源图像。 因此，稀疏系数由创新系数的平均绝对值加权。 此外，由于稀疏表示在图像去噪算法的开发中已经取得了很大的成功，因此我们的方法可以同时执行图像去噪和融合，而图像会受到加性噪声的破坏。 实验结果表明，该方法在多个指标以及视觉质量上均优于其他方法。

DicomToolboxMatlab：从MATLAB中的CT和RT Dose DICOM文件导入，可视化和提取图像特征

可用于计算图像的zernike矩，从而实现图像的特征提取

图像特征提取与语义分析是通过提取图像底层视觉特征，然后利用图像分析技术实现图像内容的语义描述、分类和理解。 其核心是确定图像底层特征与高层语义之间的映射关系，这正是计算机视觉领域当前研究的热点与难点。 本书从基本概念入手，系统地介绍了图像分析的基本理论与方法，涉及数字图像处理的基础知识、特征提取与图像表示、图像分割与目标识别、场景理解等相关问题。 并在书中加入了应用实例以及实验结果图片，突出了理论和实践相结合的特点。 全书深入浅出、图文并茂、文字描述简单易懂。本书可作为高等学校计算机专业和其他信息类专业研究生和高年级本科的参考书目，也可供从事计算机视觉等相关领域研究的科研技术人员阅读参考。 作 者：赵捷 出 版 社：重庆大学出版社 出版时间：2015-06-01