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LBP-TOP

于 2021-03-26 发布
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代码说明：

说明：  微表情识别代码，可以识别高兴，悲伤，痛苦，愤怒等微表情。(Micro expression recognition code)

文件列表：

LBP-TOP, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\HEAD, 23 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\config, 313 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\description, 73 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks\applypatch-msg.sample, 478 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks\commit-msg.sample, 896 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks\fsmonitor-watchman.sample, 3327 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks\post-update.sample, 189 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks\pre-applypatch.sample, 424 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks\pre-commit.sample, 1638 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks\pre-push.sample, 1348 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks\pre-rebase.sample, 4898 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks\pre-receive.sample, 544 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks\prepare-commit-msg.sample, 1492 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\hooks\update.sample, 3610 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\index, 377 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\info, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\info\exclude, 240 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\logs, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\logs\HEAD, 191 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\logs\refs, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\logs\refs\heads, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\logs\refs\heads\master, 191 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\logs\refs\remotes, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\logs\refs\remotes\origin, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\logs\refs\remotes\origin\HEAD, 191 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\02, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\02\103597c2b3020cfd3a8afae2b6eeb2cccfb6eb, 369 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\03, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\03\ece117f998cf241d712635bd038af3ae3754c4, 123 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\09, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\09\5b21d7d8219f8199a4cae596d26d596a346025, 195 , 2020-07-28
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LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\0a\5d188dbe55a0b25615d964ff95fb0e8b53585e, 324 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\0d, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\0d\3641c7c32c0716823399b1921d8b75ac818835, 574 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\0e, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\0e\823ec6c4a2e35f5301d5b03e1914263f900aa6, 178 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\13, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\13\571ea5d8b6e4b83ea4e8372f27feb7366cf7f4, 298 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\16, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\16\bb3fcabbe189c5245d7f7908a314158dc5e4f2, 812 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\1b, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\1b\5d3428ed672f9f2407df27ba871459c7db80a9, 236 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\1c, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\1c\710f721152e5c8ddd64740f5f27ef89a4ed348, 60 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\1e, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\1e\22b55c05c09be7cfc5b2d42e9da7d3ca2ce365, 54 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\1f, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\1f\6e4d14d0e36c43590da3e40a1eccf780bf44e1, 567 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\26, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\26\e65a90e1eae9e74001393629fd0b61af8c1210, 364 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\27, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\27\28c89532b3087f8b50787ff28733f08c6846fb, 421 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\28, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\28\ad00e4bd09ad77777d28477f8cb5ebb4f62780, 202 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\29, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\29\371d66f7ba18e6bc558de0ff73e6fc9262e057, 2481 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\2a, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\2a\4a3ce823a70069a6ce611ffea26ff244009347, 199 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\2b, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\2b\500342919e7488bf4c6498c123e08c61d47c11, 566 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\2c, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\2c\bcea9d35508ba5502c653489190aadc4f4ee93, 558 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\39, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\39\d69fe28ae4caf1eb6d30ca9fa98e1e81af85d5, 179 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\3c, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\3c\774ce19fd602f37c3e43f60c38e6640ae45b5e, 143 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\3d, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\3d\d3b334cd7750106c4275e3d18debb82e5fa8ed, 236 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\3f, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\3f\9ae5292920df36d20251889e573a1fac3c7bef, 567 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\43, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\43\c964ee3c80934cb1b9f0b374bc1244dd558ee8, 1214 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\43\e305ec9b9349042d912321b256bbf9c188bb59, 364 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\44, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\44\65350ded9e832ef05adc1699947bdfd357f199, 73 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\45, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\45\e813d1b351bc749da129f9de9e5607523fad51, 774 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\4a, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\4a\6a037715ae3eb326f91a8bcf4ab5211e31387a, 863 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\4b, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\4b\825dc642cb6eb9a060e54bf8d69288fbee4904, 15 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\4c, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\4c\eaf166b8a0900022aecc784aa6c847ea317d85, 572 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\55, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\55\080c61f40b1df727d5b17f77ffb3ce2bf0665c, 97 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\5a, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\5a\5447ee0db3ebe8de119e61bb313e89436d4695, 480 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\5d, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\5d\78563fb320d142d2b478d5dd9420e27b8cb65c, 946 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\61, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\61\9b791a11caa63651730e5c1d763f2d54d5f35d, 143 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\65, 0 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\65\a9dcd487f5b7b51165c1eb0cf2744e933b6cb1, 99 , 2020-07-28
LBP-TOP\micro-exprssion\.git\objects\75, 0 , 2020-07-28

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  • 对图像进行除雾处理
    说明：  基于matlab 的图像除雾算法。可以很大程度去除雾霾对图像的影响。(Image Defogging Algorithm Based on matlab. The influence of smog on images can be removed to a great extent.)
    2020-03-26 13:53:02下载
    积分：1
  • kmeans1
    k-均值聚类算法实现灰度图像分割，输入图像矩阵和聚类中心个数，返回为最终的聚类中心和图像中每个像素所属类的编号（对应于图像矩阵）(k-means clustering algorithm to achieve gray-scale image segmentation, the input image matrix and the number of cluster centers, the return for the final image of the cluster centers and their respective categories in each pixel number (corresponding to the image matrix))
    2008-05-31 13:17:32下载
    积分：1
  • spectral-clustering
    外国人编写的实现谱聚类算法，执行速度较快，效果不错~(Foreigners prepared to achieve spectral clustering, perform faster, the effect is good ~)
    2011-07-02 19:53:44下载
    积分：1
  • CFA
    基于CFA（颜色滤波阵列）插值检测的图像篡改检测程序(Image tamper detection based on CFA (color filter array) interpolation detecting.)
    2020-11-23 10:39:35下载
    积分：1
  • Image-Haze-Removal
    2009年CVPR最佳论文,何恺明的基于暗通道的图像去雾的相关论文，ppt以及matlab代码. Dark channel prior 是一种对无雾的图像的统计规律：在无雾图像中，大部分图像块中至少有一个颜色通道具有很小的颜色强度值。利用dark channel prior，可以直接从一幅有雾的图像中估计出雾的浓度，并恢复出高质量的去雾图像。(CVPR best paper in 2009 (He Kai Ming Single Image Removal Haze is the Using the Dark Channel) paper, ppt and the matlab code, it is)
    2021-02-18 16:39:45下载
    积分：1
  • HumanDet1
    人头检测 通过颜色分割产生人头头发部分的二值图像，计算此部分的面积和长宽比来判断是否有人头(human detection)
    2021-03-05 18:49:31下载
    积分：1
  • DOA
    波束空间DOA的估计,从图中可以很好的看出角度的估计还是可以的。(Beam-space DOA estimation, from the figure we can see the point of a good estimate is still possible.)
    2020-07-22 14:48:44下载
    积分：1
  • feature_selection
    自己编的特征选择程序，分别包括用顺序前进法(SFS),顺序后退法(SBS),增l 减r 法(l–r)、SFFS法进行选择的程序(own addendum to the feature selection procedures, including the use of sequential forward (SFS). back order (SBS), by reducing r l (l-r), SFFS method to choose the procedure)
    2021-04-28 10:58:44下载
    积分：1
  • 特征选择之relief-F的MATLAB实现
    Relief-F 算法是由 Kononenko 在 Relief 算法基础上扩展得到的，可以用来解决多分类与回归问题。 Relief-F 特征选择算法利用特征与类别间的相关程度判别特征的敏感程度，敏感的特征能使同类样本靠近，非同类样本远离。基本思想是： 先随机从总样本集 D中获取一个样本 R， 然后在 与 R 同类样本集中和与R 异类 样 本 集 中 各 获 取 k 个近 邻 样 本， 在 特 征 集 F中如果某个特征上异类样本的距离大于同类样本，则这个特征是有利于分类的，增加其权重，重复 n 次 取所有结果的均值作为每个特征的最终权重值.
    2020-11-29下载
    积分：1
  • huibo
    SAR面目标回波仿真 包含3个目标三维矩阵的mat文件 分别对着三种不同面目标可以进行回波仿真 直接运行即可(The SAR surface targets echo simulation contains 3 target three-dimensional matrix mat file against the three different surface targets echo simulation can be run directly)
    2013-03-11 11:00:01下载
    积分：1
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