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说明：  MATLAB视频人体异常行为识别 本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。(Human abnormal behavior recognition in matlab video In this paper, a monitoring system of human behavior abnormality is designed, which is mainly suitable for the elderly. When the camera is fixed, it can automatically detect the human movement track, and match with the behavior database set in advance to analyze and judge whether there is abnormal behavior.)

基于matlab的自动报靶系统，文件内包括matlab源码以及GUI图形界面，以及模拟射击的靶纸图像，程序运行无误，靶纸环数识别准确。(Automatic target scoring system based on MATLAB)

极坐标图像转直角坐标图像，相当于球面的展开效果，最好是正方形图像，但是长方形也可以。(POLARTOIM converts polar image to rectangular image)

自适应直方图均衡算法，对彩色图像的处理，有很好的效果。尤其是针对医学图像，内窥镜图像。(Adaptive histogram equalization algorithm for color image processing, have a good effect. Especially for medical images, endoscopic images.)

MATLAB编写的角点检测程序，用于对目标的检测和稳定的跟踪。很适合对于运动目标的精确跟踪。(Corner detection procedures written in MATLAB for target detection and tracking. Very suitable for the accurate tracking of moving targets.)

FIRA机器人足球比赛5V5仿真组的一般的防守策略,该代码去掉了一些队伍组员私有的算法取得过全国二等奖()

Radon 算法的实现及原理讲解,个人整理的重要资料.(Radon algorithm and explain the principle, personal collation of vital information.)

说明：  一、主要研究内容 1.基本内容 本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。包括lun文初稿撰写。 2.具体要求 本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。 二、算法原理 视频输入——预处理去除非人脸区域——人脸定位——人眼定位（灰度积分投影）——眼睛张合度——perclos技术统计——输出结果 三、GUI界面设计 [需要有一定编程功底](1. Basic contents The goal of this design is to use the powerful image processing ability of MATLAB and the practical and convenient programming method, through processing the video frame series images including face, the eye location method of gray integral projection technology, and then using PERCLOS count to calculate the blink rate, so as to get a more accurate fatigue condition. Including the first draft of Lun.)

利用SFS算法实现3D图像重建，附带有图片实现(3D Image Reconstruction Using SFS Algorithms)

用AAM算法进行人脸特征点的标定，即对人脸的眼睛，眉毛，嘴巴，鼻子及脸的轮廓进行标记，此代码标记了68个特征点。(AAM algorithm for facial feature points calibration, calibration of this code is the 68 feature points, see the instance document.)