Gabor的matlab法度圭表标准，Gabor滤波是一种不错的特色提取方式，特意在图像处置使用普及

Gabor提取图像特色原理及其matlab实现

目录　　第一章概论　　1.1fourier分析到小波分析　　1.2积分小波变换和时间-频率分析　　1.3反演公式和对偶　　1.4小波的分类　　1.5多分辨分析、样条及小波　　1.6小波分解与重构　　第二章fourier分析　　2.1fourier变换与fourier逆变换　　2.2连续时间卷积和函数　　2.3平方可积函数的fourier变换　　2.4fourier级数　　2.5基本收敛定理和poisson求和公式　　第三章小波变换和时间-频率分析　　3.1gabor变换　　3.2短时fourier变换和测不准原理　　3.3积分小波变换　　3.4二进小波和反演　　3.5框架　　3.6小波级数　　.第四章基数样条分析　　4.1基数样条空间　　4.2b-样条及其基本性质　　4.3两尺度关系和插入图形显示算法　　4.4基数样条的b-网表示与计算　　4.5样条逼近公式的构造　　4.6样条插值公式的构造　　第五章尺度函数与小波　　5.1多分辨分析　　5.2无限两尺度关系的尺度函数　　5.3l2(ir)的直接和分解　　5.4小波和它们的对偶　　5.5线性相位滤波　　5.6紧支撑小波　　第六章基数样条小波　　6.1插值样条小波　　6.2紧支撑样条小波　　6.3基数样条小波的计算　　6.4euler-frobenius多项式　　6.5样条小波分解中的误差分析　　6.6全正性、完全振荡及零交叉　　第七章正交小波和小波包　　7.1正交小波的例子　　7.2正交两尺度符号的识别　　7.3紧支撑正交小波的构造　　7.4正交小波包　　7.5小波级数的正交分解　　注解　　附录a　　参考文献　　索引

%hwt.m:harmonicwavelettransform%whwt:windowedharmonicwavelettransform%Gabor_wt:Gaborwavlettransform

基于弹性模板婚配的人脸表情识别程序。
Gabor小波变换提取人脸表情特征以构造表情弹性图，基于弹性模板婚配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。
vs2010下运行通过。

基于Gabor感知多成份字典的图像稀疏表示算法研讨

笔迹鉴别是通过分析手写笔迹信息来判断书写者身份的特征分析技术，为提高笔迹鉴别的科学性和准确性，设计了基于ARM嵌入式系统的文本独立（Text-independent）笔迹鉴别系统。
系统包括笔迹采集端、数据传输部分和上位机处理端3个部分。
首先给出了总体设计和详细的工作流程，并对笔迹信息采集模块和数据传输部分进行分析，最初结合笔迹图像预处理技术和纹理特征分析方法，采用基于多维度Gabor变换和支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）方法进行实时笔迹鉴别。
实验表明，系统鉴别率高，达到了良好的预期效果。

包括gabor滤波器及其原理，并经过matlab实现gabor算法，可供学习和参考

Gabor滤波算法的特征提取方法，程序直接替换掉图片名称即可运转。

MatlabGabor小波变换可以直接运转只需换图片

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。