基于PCNN的特征提取,PCNN用于特征提取时，具体平移、旋转、尺度、扭曲等不变性，这正是许多年来基于内容的图像检索系统追求的目标，同时PCNN用于特征提取时，有很好的抗噪性。而且PCNN直接来自于哺乳动物视觉皮层神经的研究，具有提取图像形状，纹理，边缘的属性。用PCNN能很好地对图像进行签名，将二维的图像的特征提取成一维矢量签名。-Feature extraction of specified object is an important preprocessing stage in ma

RELLAX算法，特征提取，目标识别，很好的资料！-RELLAX algorithm, feature extraction, object recognition, very good information!

：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M

SIFT 特征提取 简单实用 可用于人脸特征分析以及其他物体识别领域-SIFT feature extraction is simple and practical facial feature can be used for analysis, and other areas of object recognition