基于传统的指纹图像处理理论，matlab实现，中间变量清晰可见，参数可调节。 它将可以帮助你： 1、省去2至3个月的入门熟悉过程 2、分割的结果足可以用作深度学习的label，本Demo的图像分割能力足可以用于工业 3、在该代码的基础上进行更加深入的研究，实现前沿的处理、匹配和搜索算法。 4、入门的三角匹配算法，为指纹匹配(1:1)研究奠基 5、入门的指纹图像索引搜索算法，为指纹搜索(1:N)奠基 一个指纹的完整处理过程可以参考main文件，提取特征点的功能已放入get_minutia函数中。本Demo使用三角匹配算法，单个的指纹的注册过程可以参考enroll.m。本Demo除实现指纹匹配算法外，将指纹搜索通过建立索引的方式实现，相关见Demo中Htable功能。

尺度不变特征提取 sift——matlab代码

因为代码和data合并起来太大。所以分开上传的。注意要把data解压缩后放入code文件夹中

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PCA和KPCA及TSNE降维及二维三维可视化特征matlab程序包。 代码为博主自己编写，注释超详细，可设置多种参数，自己用直接换数据文件名称即可。 亲测可用，主程序里直接有三种方法对比可视化对比图，直接运行主程序即可！ 适用人群：信号处理，机器学习，深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 KPCA核心：用核函数将数据实现非线性映射，然后再使用PCA进行降维 t-SNE数据算法的目的 主要是将数据从高维数据转到低维数据，并在低维空间里也保持其在高维空间里所携带的信息（比如高维空间里有的清晰的分布特征，转到低维度时也依然存在）。 TSNE目的：将高维数据降维并进行可视化，输入的数据为N个样本，每个样本具有M个特征（N_sample，M_feature）。输入的标签（N_sample，）。 基本原理：通过映射变换将每个数据点映射到相应的概率分布上。具体的是，在高维空间中使用高斯分布将距离转换为概率分布，在低维空间中，使用长尾分布来将距离转换为概率分布，从而是的高维度空间中的中低等距离在映射后能够有个较大的距离，使得降维时能够避免过多关注局部特征，而忽视全局特征。

利用最大最小爬山算法构建肺癌患者的预后模型,指导肺癌预后评价。以SEER(surveillance, epidemiology, and end results)数据库中2008年至2014年期间被确诊为肺癌的患者组成数据集,首先利用卡方检验、Logistic回归分析方法对数据集中的变量进行特征选择;然后,在训练集上利用最大最小爬山算法建立肺癌患者的预后模型,并在测试集上对患者进行5年后生存情况预测;最后,选择Logistic回归、人工神经网络、决策树、支持向量机方法和本研究模型在测试集上进行分类实验对比。最终结果显示本研究模型对肺癌患者5年后生存情况的预测准确率高于其他方法。

小白人脸识别，特征提取，试试手完全没问题 人脸识别+数据采集+人脸特征提取 我大概用了21个人的人脸，都可以检测出来

防火墙特征库升级指南

程序用于自动生成NIR-Red二维光谱特征空间散点图，并通过人机交互获得土壤、植被等端元信息。 输入：Red、NIR波段遥感图像（tif格式）；土壤线截距与斜率 输出：NIR-Red二维光谱特征空间散点图 交互：在散点图上点击端元获得对应Red、NIR波段信息 利用NIR/Red图像自动提取土壤线及解算端元信息的V2.0程序即将发布，敬请期待。