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- 人脸视频图像编码是近年来图像编码领域里的一个研究热点问题,它在通信、互联网等方面有着广泛的应用前景。人脸图像编码的研究包含很多子问题,主要的三个方面为:精确的人脸目标定位算法,实时的人脸目标跟踪算法和高效的人脸图像编码方法。本文的主要研究工作在于: 1) 提出帧间差分和背景差分相结合的人脸目标定位算法,在人脸特征选择上,主要使用形状特征,通过椭圆拟合来得到人脸的位置。 2) 采用基于Kalman滤波的运动预测方法对人脸的区域变化进行预测,以此缩小目标可能存在的区域(ROI).-Facial vi
MATHMODL
- 数学实验：使用MATLAB书的源码 实验1 矩阵运算与Matlab命令 1.1 知识要点与背景:日常矩阵及其运算 1.2 实验与观察:矩阵和Matlab语言 1.3 应用、思考与练习 实验2 函数的可视化与Matlab作图 2.1 实验与观察:函数的可视化 2.2 应用、思考与练习 实验3 函数式——直接确定型模型 3.1 知识要点与背景:函数——直接确定型模型 3.2 实验与观察:插值与拟合 3.3 应用、思考与练习 实验4 微分、积分和微分方程
SubtractionDifference
- 程序对850nm红外光和自然光下图片进行查分，去掉背景，二值化，椭圆拟合，粗定位人脸和眼睛位置-Procedures 850nm infrared light and natural light pictures check points, remove the background, binary, ellipse, coarse location positioning face and eyes
bg_comp
- B样条曲面方法，通过b样条曲面的拟合得到图像的背景，减去背景图像就能得到重要内容的图像，除去了背景对图像内容的干扰，也可解决光照不均的问题-algorithms for cytoplasm segmentation of fluorescence labelled cells
RRT-path-panning-algorithm
- 本文以自主驾驶车辆为实际应用背景．提出了一种改进的ＲＲＴ（快速随机搜索树）路径规划算法．该路 径规划算法将非完整性约束条件与双向多步扩展ＲＲＴ搜索算法相结合，在提高搜索效率的同时保证了规划路径的可 行性．同时将路径点作为Ｂ样条基函数的控制点，用三次Ｂ样条函数来拟合控制点生成平滑可跟踪的路径．通过在平 面障碍物环境下实验，验证了该算法的有效性．-ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＡＬＶ（ａｕｔｏｍａｔｉｃｌａｎｄｖｅｈｉｃｌｅ），ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＲＲＴ（Ｒａｐｉｄｌｙ
LeastSquaresFittingPlaneAndCurve
- 使用C++以及OpenCV实现的最小二乘法的平面拟合，以及应用平面拟合达到的图像背景去除,以及曲线拟合方法-Use C++ and OpenCV implementation of the least squares plane fitting, and the application reaches the image plane fitting background removal, and the curve fitting method
OpenCV
- 基于opencv的use摄像头视频采集程序 1 基于opencv的两个摄像头数据采集 3 能激发你用代码做视频的冲动程序 6 图像反转（就是把黑的变白，白的变黑） 11 图像格式的转换 12 从摄像头或者AVI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测 13 采用Canny算子进行边缘检测 15 角点检测 18 图像的旋转加缩放（效果很拽，用地球做就像谷歌地球似的） 21 Log-Polar极坐标变换 22 对图像进行形态学操作（图像的开闭，腐蚀和膨胀运算）
huiseBP
- 此代码为BP神经网络程序及灰色预测源代码，基于matlab编译环境，适用于各种BP神经网络的拟合及仿真预测，使用前请根据背景自行导入数据及调整神经节数-This code for the program and a pair of grey BP neural network prediction of source code, based on the MATLAB compiler environment, suitable for all kinds of BP neural networ
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- 一个简单的jQuery分页插件，这个插件只能设置分页无限的页面，但也的分页外观漂亮的显示控制，三维立体效果，当然，这需要背景拟合。(A simple jQuery paging plug-in, the plug-in can only set paging infinite pages, but also the paging appearance of beautiful display control, three-dimensional effect, of course, this r
打包matlab文件
- 屏幕缺陷检测背景纹理拟合，用于LED mura缺陷检测(for p=1:1 [X,Y,Z]=random_point(img,0.5); C=coeffi(X,Y,Z); background=form(img,C); IMG=im2double(img); defect=IMG-background; img=defect; end defect=abs(defect); figure(2),imshow(img,[]),title('');)
automatic_image_segement
- 本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。，设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法，使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the background, and information entropy