雷达目标识别研讨会课件-西电

人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 的本科毕业论文 ：基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程，尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程，描述的相当清晰。北京大学太科生业论文最后一章,用编写的实现了 Adaboost算法的FDt程序,给出了相应的人脸检测实验结果,并和 Viola等人的结果做了比较关键词 Keywords∧ adaboost方法、人脸检测、 Boosting方法、PCA学习模型、弱学习工工TI北京大学太科生业论文谨以此论文献给A腺嘌呤、T胸腺嘧啶、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、1和0-智能的基本构件和开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and o, the building blocks ofintelligence.andto the pioneers uncovering the foundations ofintelligence.北京大学太科生业论文正文目录 Contents摘要 ABSTRaCTI正文目录 CONTENTS图录LISTOFFIGURES…I表目录LISTOF TABLES····················a···········ba·。·········。··。······VIII人脸检··11概12难点与展望213人脸检测方法的性能评测1.31人脸图像数据库………41.3.2性能评测.2检测方法分类…2,1基于知识的方法●●●●●·●··●●●●●D·●b●鲁●·●●●。●。D●●·●●·●·。D。●。·。。●●●D·●看●。·●。·D●看●看。●。●8北京大学本科生毕业论文22特征不变量方法3模板匹配方法●香●鲁●鲁·●D·。●·。●·鲁●●鲁·●鲁鲁●●●鲁●·鲁··。●·●鲁音·●鲁。●···。·●●●鲁自●·鲁鲁。●●●b·●鲁自非b●●。●10基于表象的方法113经典方法概述···············.s.····················································121神经网络NEURALNETWORK232特征脸EIGENFACE1333基于样本学习方法 EXAMPLE-BASEDMETHODS34支持向量机 SUPPORTⅴ ECTOR MACHINE(SVM)........1535隐马尔科夫模型 HIDDEN MARKOV MODEL(HMM)4 ADABOOST方法概述164.1引2 PAC学模164.21概述14.22数学描述音音音。音音…………………………17V工北京大学太科生业论文43弱学习强学1844BOOSTING方法5矩形特征与积分图a···············4·················4··4········‘·4······4··4······2051引言··········.·········································.···········252矩形特征 RECTANGLE FEATURE2521概述.205.22特征模版.21检器内特征总数2252.31子窗口内的条件矩形5232条件矩形的数量…52.33子窗口的特征矩形数量.2352.34结果2453积分图 INTEGRAL IMAGE25531概念含………………25532利用积分图计算矩形特征值.27V工I北京大学太科生业论文5.32.1图像区域的积分图计算.5322矩形特征的特征值计算86 ADABOOST训练算法●●●D··●·●···●●。·●·。·●●鲁·●··。·●。·●鲁。●自·鲁。●。●●b·。·●。●鲁306.1训练基本算法·●。●。·●··●●·●。鲁鲁●●b·●鲁●··●·●。。●看●。鲁●·●●香···曲鲁鲁●鲁●306.1.1基本算法描述306.12基本算法流程图3262弱分类器 WEAK CLASSIFER33621特征值f(x)62阈值q、方向指示符p38623弱分类器的训练及选取…...83强分类STRONGCLASSIFIER40631构成40632错误率上限407程序实现及结果.………4371样本集●●·●·····●···········●··············●·······●··●·●·····●··········●··········●··●··●4372练难点及优化44721计算成本14V工工T北京大学本科生毕业论文7.2.2减少矩形特征的数量……省着音自··。·非。。音音。非D音音普申普普普非非非非着44723样本预处理4573检测结果467.31检测器……46732实验结果..477321实验对比477.322更多实验结果49733结论53致谢 ACKNOWLEDGMENTS54参考文献REFERENCES54Ver o76图目录 List of Figures人脸析流程2图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.3图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.图4左侧为测试图像,右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。北京大学本科生毕业论文图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则图6—种人脸检测模板:这个模板由16个区域(图中灰色部分)和23种区域关系(用箭头表示)组成.10图7 ROWLEY的带有图像预处理的神经网络系统…13图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇14图9矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是24×24子窗口内选出的矩形特征,下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹21图10计算mXm检测器内所有可能的矩形的数量。22图11积分图与积分的类比25图12坐标A(x,y)的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和(图中阴影部分)。s(x,y)为A(x,y)及其y方向向上所有像素之和(图中粗黑竖线)26图13区域D的像素和可以用积分图计算为:i+i-(i2+i)图14矩形特征的特征值计算,只与此特征端点的积分图有关…...9

空气悬架的simulink仿真模型，能够在matlab内正确运行

gabor滤波器的matlab源代码，可以实现图像增强

这是毕设的程序,包括大津阈值分割,SCHARR滤波器边缘检测,ROI设置,车道检测中用HOUGH进行直线检测,多段折线模拟弯道,以及偏离点检测,及这三部分的跟踪,车辆检测为基于特征检测,采用KALMAN进行跟踪

1. 时间日期切换显示：我们设计了三种显示模式操作：在主程序待机运行中，按下按键2，主程序进入日期显示(动态)，默认显示方式为日期时间跳变显示，按1键在三种模式间切换，具体效果如下：模式一日期、时间跳变切换效果：显示时间(4秒)=>显示年(1秒)=>显示月日(1秒)=>显示时间…模式二日期、时间流水显示效果：显示内容为年月日时分秒从右往左进入显示区(1秒1位)，时分秒出现后停留显示6秒，清屏重新显示。模式三日期、时间滚屏显示效果：年、月日、时间由显示区由上向下循环滚动出现，移入移出速度为0.4s，中途停留显示3.6s。2. 闹钟、整点报时：闹铃可以设置3个，分别有独立开关状态(O

【实例简介】一、图像 1、调整：色彩平衡、亮度、对比度、色调/饱和度、Gamma矫正、阈值、灰度、负像、伪彩色、轮换通道、提取通道、过滤通道、亮度映射、均衡化。 2、平移 3、尺寸 4、裁剪 5、旋转：90CW，90CCW，任意角度、水平翻转、垂直翻转、转置 6、倾斜 7、修整 8、直方图 二、特效滤镜 1、模糊：平滑、高斯模糊、运动模糊、径向模糊 2、锐化：锐化、加强锐化、自由锐化、钝化蒙板 3、浮雕：调和浮雕、八方向浮雕、灰色浮雕、彩色浮雕 4、杂点：新增杂点、雪花杂点 5、艺术：剪纸、素描、连环画、碧绿、棕褐、染色、冰冻、熔铸、暗调、对调、怪调 6、扭曲：挤压、球面、漩涡、波浪、摩尔纹 7、风格化：扩散、查找边缘、照亮边缘、灯光、马赛克、油画、曝光 8、其它：自定义、图像融合、魔术图、去红眼、艺术字符 三、科研应用 1、代数运算：加、减、乘、除、平均、求异、Max、Min 2、逻辑运算：与、或、非、异 3、图像分割：自适应阈值、面积测量、周长测量、消除小区域、边缘提取、轮廓跟踪、图像投影 4、形态学：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、细化、粗化 5、滤波器：均值滤波、平滑滤波、中值滤波、十字型滤波、最大值滤波、最小值滤波 6、边缘检测：Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Gauss-Laplacian、水平检测、垂直检测、边缘增强、边缘均衡化、自定义模板检测

正交频分复用(OFDM) 是第四代移动通信的核心技术。该文首先简要介绍了OFDM基本原理,重点研究了理想同步情况下,保护时隙(CP) 和不同的信道估计方法在高斯信道和多径瑞利衰落信道下对OFDM系统性能的影响。在给出OFDM系统模型的基础上,用MATLAB语言实现了整个系统的计算机仿真并给出参考设计程序。最后给出在不同的信道条件下,保护时隙、信道估计方法对OFDM系统误码率影响的比较曲线,得出了较理想的结论。作者：吕爱琴,田玉敏,朱明华

比较宏观全面的介绍AD， AD LDS，LDAP， OpenLdap，LDAP client API，并提供了c++，java，python的示例代码，不是很深入，但对入门，对全面的理解这几个技术之间的关系，有很大的帮助。

利用OpenCV-2.4.13和vs2017实现SURF/SIFT + RANSAC + 线性加权融合来实现图像的左右拼接，上下也可以拼接，改一下adjustMat就可以(代码中是x偏移量，你换成y的偏移量，把值换成rows就好，同时在计算透视变换的时候Size参数改为(image02.cols, image02.rows + image01.rows))，代码均有注释，同时将每一步结构都显示出来了，附有示例图片，直接就可以运行。

在3dsmax下自制的椅子贴上纹理导出为3ds格式，将3ds文件采用glut编程的方法将其导入opengl中，并用鼠标左键实现旋转，右键实现缩放，ctrl+左键实现平移。