一种图像检索中纹理特征提取的方法。本文介绍了基于Gabor 滤波器和Gabor 小波变换提取纹理特征的分析方法, 以及对Gabor 小波进行了高斯归一化以提高对图像检索的速度和准确度。-An image retrieval texture feature extraction methods. This article based on Gabor filters and Gabor wavelet transform to extract texture feature analysis me

利用Gabor提取图像的纹理特征用于图像检索。-Gabor extract image texture features for image retrieval.

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ

利用matlab针对图像进行马氏距离计算 ,实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。- Using matlab to calculate the Mahalanobis distance for the image, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, Gabor wavelet transform and PCA face recognition