图像特征的数学描述

这段代码简单且有注释，可调整HOG参数。代码用于O. Ludwig、D. Delgado、V. Goncalves和U. Nunes在2009年第12届国际IEEE智能交通系统会议上的工作“可训练的分类器融合方案：行人检测的应用”。如果使用此代码，请引用上述论文。

四、描述性统计试验资料特征数t集中性：算术平均数；中数；众数；几何平均数t离散性：极差；标准差；变异系数；偏度函数；峰度函数偏度函数返回分布的偏斜度。偏斜度反映以平均值为中心的分布的不对称程度。正偏斜度表示不对称边的分布更趋向正值，负偏斜度表示不对称边的分布更趋向负值；峰度函数返回数据集的峰值，表示次数分布高峰的起伏状态。峰值反映与正态分布相比某一分布的尖锐度或平坦度。正峰值表示相对尖锐的分布，负峰值表示相对平坦的分布。

图像特征提取的重要方法之一是纹理方向特征的提取，该方法利用代码有效地从图像中提取水平和垂直方向的纹理信息，具有显著的效果。

数学方法描述利用线性方程边值问题的打靶算法来求解边值条件中的二阶方程。

提供了一种利用特征向量实现图像旋转的算法，该算法可应用于多种图像处理场景。

尺度不变特征变换（SIFT）算法成功解决了这一问题，SIFT特征不仅具有旋转和尺度不变性，还对噪声、视角变化和光照变化等具有优良的稳健性。

本资源为《大数据数学基础》（R语言描述）的优化版，包含完整的源数据和代码。本书详细介绍了在科学研究中广泛应用的数据微积分、统计学、线性代数、数值计算以及应用多元统计分析等基础知识。全书分6章：第1章探讨了大数据与数学、数学与R的关系；第2章介绍了微积分的基础，包括极限、导数、微分、不定积分和定积分的应用；第3章涵盖了线性代数的基础，包括行列式、矩阵运算、特征分解和奇异值分解；第4章介绍了统计学的基础，包括数据分布特性、概率论、随机变量的数字特征、参数估计和假设检验；第5章讨论了数值计算的基础，包括插值方法、函数逼近与拟合以及非线性方程（组）求根；第6章介绍了常用的多元统计分析方法，包括回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析。所有例子均使用R语言进行分析求解，并配有章节习题。

Matlab环境下，利用图像颜色特征进行图像检索的源代码实现。

这个程序利用MATLAB实现了图像的HOG特征抽取，效果非常显著。