这是一篇关于人脸表情识别的论文，内附有源代码以及一篇非常好的论文（实时检测)，代码已经过测试可用，自己编的，希望可以对初学的人有所帮助

function[tfr,dgr,gam]=tfrgabor(sig,N,q,h,trace)%TFRGABORGaborrepresentationofasignal.% [TFR,DGR,GAM]=TFRGABOR(SIG,N,Q,H,TRACE)computestheGabor% representationofsignalX,foragivensynthesiswindowH,ona% rectangulargridofsize(N,M)inthetime-frequencyplane.MandN% mustbesuchthat% N1=M*N/Q% whereN1=length(X)andQisanintegercorrespondingtothe% degreeofoversampling.%% SIG:signaltobeanalyzed(length(SIG)=N1).% N:numberofGaborcoefficientsintime(N1mustbeamultiple% ofN) (default:divider(N1)).% Q:degreeofoversampling;mustbeadividerofN% (default:Q=divider(N)).% H:synthesiswindow,whichwasoriginallychosenasaGaussian% windowbyGabor.Length(H)shouldbeasclosedaspossible% fromN,andmustbe＞=N(default:Gauss(N+1)).% Hmustbeofunitenergy,andCENTERED.% TRACE:ifnonzero,theprogressionofthealgorithmisshown% (default:0).% TFR:SquaremodulusoftheGaborcoefficients.When% calledwithoutoutputarguments,TFRGABORrunsTFRQVIEW.% DGR:Gaborcoefficients(complexvalues).% GAM:biorthogonal(dualframe)windowassociatedtoH.

分析了LogGabor滤波器的性能，详述了用于指纹识别的LogGabor滤波器的构造方法，在此基础上提出了基于LogGabor滤波器的指纹纹理匹配算法。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法，在确定有效区域并归一化后，通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域，在频域进行logGabor滤波，最后在滤波图像中提取特征，并与传统方法作了比较。
实验结果表明，所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法，提高了指纹识别的准确率。

基于OpenCV实现的Gabor滤波，包含Gabor小波的基本介绍和代码实现

自己做Gabor变换图像处理试题用到，基于多尺度Gabor滤波器的彩色图像边缘检测的matlab代码，里面是3个尺度，16个方向的Gabor滤波器的检测，首先将彩色图像灰度化，利用多尺度Gabor虚部滤波器提取图像灰度变换信息，利用局部边缘连接获取图像边缘轮廓。
效果十分好。

gabor特征提取的一个MATALB源程序。
里面有图像测试。

基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取

程序运行已经完成可以自动的提取图像的特征

本文首先介绍了摄像机标定原理及图像预处理算法。
其次详细阐述了基于纹理特征的道路检测算法，主要包括Gabor滤波器纹理提取，道路消失点估计和道路区域分割。

时频分析Gabor变换Matlab程序

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。