音频分类任务的基本特征提取工具Matlab开发

包括使用特征降维的语音情感识别、基于支持向量机的语音情感识别、基于神经网络的语音情感识别以及基于K近邻分类算法的语音情感识别程序。

根据《基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取》一文，编写了这个程序。

人脸图像特征提取使用支持向量机、线性判别分析和四层前馈神经网络进行图像分类。通过训练支持向量机对来自CIFAR-10数据集的10个图像类别进行分类，实现了62.7%的最高准确率。实验探讨了使用PCA和LDA的非传统组合是否优于单独使用这两种方法。此外，测试了在有监督的类质心初始化下，使用聚类方法（如k均值和GMM）进行分类。Matlab要求包括：FDA LDA多类（1.7版）、计算机视觉系统工具箱（8.0版）、神经网络工具箱（11.0版）、统计和机器学习工具箱（版本11.2）。确保在计算机上运行时，CW2Data.mat与Matlab脚本位于同一文件夹中，按顺序运行Matlab步骤1至8。我们的数据挖掘管道利用定向梯度直方图（HOG）进行图像特征提取。

该工具允许从任何预训练的神经网络中提取图像特征，并提供功能：1. 数据加载和存储；2. 特征提取和规范化；3. 自定义模型特征管理。应用于机器学习和图像处理领域。

提供了使用 Matlab 实现 Tamura 纹理特征提取的代码示例，涵盖了粗糙度、对比度、方向性等关键特征的计算方法。

提供地基云图像分类的深度卷积特征提取matlab代码（DeepCloud），它利用预训练的CNN模型提取多尺度、多层次的局部特征作为局部模式描述符，并通过模式挖掘和Fisher Vector编码进行处理。代码已在Windows 7上测试，需要使用64位Matlab。

利用Python库pyAudioAnalysis，可以使用PCA特征提取的Matlab代码进行音频特征提取、分类、分割和应用。在库中添加神经网络模型，可使用神经网络训练和测试音频信号，取代现有的SVM和KNN。 训练：python audioAnalysis.py trainClassifier -i data/7/data/9/ --method neuralnet -o NeuralModel/79New.ckpt 测试：python audioAnalysisRecordAlsa.py -recordAndClassifySegments 20 out.wav NeuralModel/79New.ckpt neuralnet A类表示文件夹7，B类表示文件夹9。 该文档仅提供一般信息。查看完整的wiki消息，请点击[此处]。 2017年1月：现支持mp3文件。

这份资源展示了如何利用MATLAB进行图像分割并提取特征，已通过调试验证，希望能够为他人提供启发。

MATLAB人脸图像特征提取代码李子性别年龄分类-MATLAB介绍Plum是一款专注于面部分类的软件，可根据性别和年龄进行分类。Plum通过训练计算机以识别特定性别和年龄组的面部图像来实现机器学习。训练完成后，将使用包含未知性别和年龄的面部图像进行分类。程序将预测性别和面部所属的年龄组。Plum利用主成分分析（PCA）进行特征提取和降维，同时采用支持向量机（SVM）进行分类。安装要求包括图像处理工具箱和USB网络摄像头。安装Plum只需执行以下命令：git clone https://github.com/aranyx/Plum.git。为了演示目的，训练图像来源于AT&T数据库/ ORL人脸数据库，用户也可以创建自己的数据库。create_database.m脚本可方便地裁剪和缩放人脸图像。数据库图像应放置在res\database\age和res\database\gender目录下。要运行Plum，在MATLAB环境中执行。