指纹图像的特征提取是指纹识别的关键，而指纹匹配通常基于细节点匹配。指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响匹配精度。本章采用了边缘去伪和距离去伪，使得特征点去伪前后减小了近1/3，然后提取可靠特征点信息，以便实现指纹匹配。基于MATLAB实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法，算法实现简单快速，而且具有较高的准确率。
2019-12-21 18:57:01
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基于Python3.7实现人脸图像特征提取与对比，调用NMF算法和PCA算法。包括源程序和结果图片。
2019-12-21 18:52:58
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使用SIFT或者SURF特征进行图像匹配，实现语言为python2.7+opencv3.1，代码有注释，有文档说明，并配有测试图像资源
2019-12-21 18:51:40
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图像特征提取代码，包括LBP、HOG、Haar、Zernike矩、Hu矩特征，.h文件有如何调用的详细说明，C/OpenCV程序
2019-12-21 18:51:05
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该压缩包在matlab2013a中运行并实现图像的特征提取，包含四大类经典特征提取方法：SIFT特征，颜色特征，形状特征，纹理特征。每个方法文件夹内附有文档说明。最后我给出了同步PPT解说，包含原理，步骤，及运行实例和结果。
2016-10-27 00:00:00
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