FaceRecognition通过LBP和Gabor特征的级联融合。-ITADN社区

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本文探讨了基于LBP和Gabor特征的面部识别技术，并提出了一种有效的特征级融合方法以提高人脸识别系统的准确性。人脸识别技术可以通过LBP（局部二值模式）和Gabor滤波器的特征级融合来实现。

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该资料包含五种常用图像纹理特征提取方法（GLCM、GLDS、LBP、GMRF和Gabor）的相关代码与实例，适用于计算机视觉及模式识别领域的研究与学习。 GLCM（灰度共生矩阵）、GLDS（灰度线性递减统计量）、LBP（局部二值模式）、GMRF（高斯马尔可夫随机场）以及Gabor滤波器是一些常用的纹理特征提取方法，希望这些信息能对大家有所帮助。

图像的特征级融合

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图像的特征级融合是指在计算机视觉领域中，通过结合多个图像或数据源的特征信息来提高目标识别、分类和场景理解精度的技术。这种方法可以有效整合多模态数据的优势，提升算法鲁棒性和性能。本段落介绍了图像的特征提取及融合方法，有助于你更深刻地理解这些算法。

基于HOG+LBP+SVM的人脸识别特征融合方法

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本研究提出了一种结合HOG与LBP特征，并利用SVM进行分类的人脸识别方法，有效提升了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。采用LBP和HOG特征提取融合以及SVM分类的人脸识别程序。

fiejan.zip_特征融合_基于网络的特征融合

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本研究探讨了基于网络的特征融合技术，通过集成多种特征信息提升模型性能，适用于图像识别、语音处理等领域。用于特征降维、特征融合和相关分析，BP神经网络则适用于函数拟合与模式识别，并采用自然梯度算法。

MATLAB中常用的纹理特征提取技术（包括GLCM、GLDS、LBP、GMRF、FD和Gabor）

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本文介绍了在MATLAB环境下应用广泛的几种纹理特征提取方法，涵盖灰度共生矩阵(GLCM)、梯度共生分布(GLDS)、局部二值模式(LBP)、高斯马尔可夫随机场(GMRF)、傅里叶描述子(FD)及Gabor滤波器等技术。这里总结了一些常用的纹理特征提取方法，并且这些方法都是用MATLAB编写并经过测试确认有效的。希望对大家有所帮助。

MATLAB中常用的纹理特征提取技术（包括GLCM、GLDS、LBP、GMRF、FD和Gabor）

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本文综述了在MATLAB环境下应用广泛的六种纹理特征提取方法，涵盖灰度共生矩阵(GLCM)、梯度共生矩阵(GLDM)、局部二值模式(LBP)、高斯马尔可夫随机场(GMRF)、傅里叶描述子(FD)和Gabor滤波器。这些技术为图像分析提供了强大的工具集，适用于多种领域如医学影像、卫星遥感等。这里汇总了一些常用的纹理特征提取方法，并且都是用MATLAB编写的代码，经过测试后有效。希望这些资源能够帮助大家。提供的源码包括详细的SIFT（尺度不变特征变换）特征提取与匹配步骤介绍。关于SIFT的具体内容在此不多赘述。这份MATLAB版本的源码主要是为初学者提供学习参考之用。本人也是刚接触相关知识不久，代码亲自测试过，希望能对大家有所帮助。欢迎大家一起交流探讨，共同进步。这些代码是我从别人那里获取并重新整理过的。

MATLAB中常用的纹理特征提取代码（包括GLCM、GLDS、LBP、GMRF、FD和Gabor）

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本资源提供了在MATLAB环境下实现多种纹理特征提取方法的代码，涵盖灰度共生矩阵(GLCM)、灰度离散小波变换(GLDS)、局部二值模式(LBP)、高斯马尔可夫随机场(GMRF)、傅里叶描述子(FD)及Gabor滤波器等。本段落总结了在MATLAB中常用的纹理特征提取方法的代码实现（包括GLCM、GLDS、LBP、GMRF、FD以及Gabor），这些方法经过测试证明有效，并希望对大家有所帮助。

基于Gabor小波和LBP的人脸特征提取及PCA、LPP降维_Matlab实现

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本研究采用Gabor滤波与局部二值模式(LBP)结合的方法进行人脸图像特征提取，并通过主成分分析(PCA)和局部保持投影(LPP)技术实现数据降维，最终在Matlab平台上完成算法的实验验证。资源名：Gabor小波+LBP特征提取+PCA+LPP降维_人脸识别_matlab 资源类型：matlab项目全套源码源码说明：所有项目源码均经过测试校正，确保能够成功运行。如下载后无法运行，请联系我进行指导或更换。适合人群：新手及有一定经验的开发人员

关于Gabor特征的PPT

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本PPT介绍了Gabor特征在图像处理中的应用，详细阐述了其理论基础、提取方法及在目标识别和纹理分析等领域的实际案例。 Gabor特征是一种在计算机视觉领域广泛应用的技术手段，在图像处理、模式识别等领域有着重要的作用。它基于Gabor核函数，通过模拟人类视网膜神经元的工作原理来提取图像中的局部纹理信息。首先介绍的是Gabor核函数，它是以奥地利物理学家Dennis Gabor的名字命名的数学工具，主要用于信号分析领域，特别是在频域中对信号进行表征和处理。该函数具有高斯包络与正弦波相结合的特点，在不同的尺度、方向上可以灵活地调整其参数来适应不同类型的图像特征。接着是Gabor变换的概念，它是将输入的一维或二维数据通过一系列特定的Gabor核函数进行卷积运算的过程，从而得到一组反映原始信号在各个频率和相位下的响应结果。这种变换能够有效地捕捉到信号中的局部结构信息，并且具有良好的方向选择性和多分辨率特性。基于上述理论基础之上发展起来的一种特征提取方法就是所谓的“Gabor特征”。通过设计一系列不同尺度、角度的Gabor滤波器对图像进行卷积操作，可以获取丰富的纹理描述符。这些描述子能够很好地表示物体表面的细节变化情况，在目标识别任务中表现出色。最后提及的是与之相关的概念——Gabor小波。从某种意义上讲，“Gabor变换”和“连续小波变换（CWT）”之间存在一定的联系，因为两者都涉及到对信号进行多尺度分析；然而它们所使用的基函数有所不同：前者采用复指数形式的正弦项乘以高斯窗函数构造而成，而后者则更多地利用了具有紧支撑特性的实值振荡波形。因此，在实际应用过程中可以根据具体需求灵活选择适合的方法。综上所述，Gabor特征及其相关技术为图像分析提供了强大的工具支持，并且在很多领域都展现出了巨大的潜力和价值。

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FaceRecognition通过LBP和Gabor特征的级联融合。

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