三维模型gltf 建筑

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

【实例简介】使用TIMER定时器触发ADC采集，并将采集的数据通过DMA传送出来，连续采集1024个点后进行一次FFT运算，可以精确定时进行连续多样的采集，使用内部DSP库进行FFT计算结果可以很精确。

详细的介绍了马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)的各种算法，包含gibbs算法，内有实例和基本的源代码，易于理解。非常值得一看。

VHDL语言的简化教程pdf,通过文档可以全面了解VHDL的语法。VHDL概述:●●●●ⅤHDL→Ⅴ HSIC Hardwarter Description LanguageⅤHSIC→Ⅴ ery High speed integrated circuitVHDL是美国国防部在20世纪80年代初为实现其高速集成电路硬件ⅤHSIC计划提出的描述语言;IEEE从1986年开始致力于ⅤHD标准化工作,融合了其它ASIC芯片制造商开发的硬件描述语言的优点,于93年形成了标准版本( IEEE std1164)。1995年,我国国家技术监督局推荐ⅤHDL做为电子设计自动化硬件描述语言的国家标准。●●●●VHDL优点●●0覆盖面广,系统硬件描述能力强,是一个多层次的硬件描述语言;VHDL语言具有良好的可读性,既可以被计算机接受,也容易被人们所理解;ⅤHDL语言可以与工艺无关编程;VHDL语言已做为一种IEEE的工业标准,便于使用、交流和推广。VHDL语言的不足之处设计的最终实现取决于针对目标器件的编程器,工具的不同会导致综合质量不一样31VHDL语言基础●●●●3.1.1标识符( Identifiers)●●0标识符用来定义常数、变量、信号、端口、子程序或参数的名字,由字母(A~z,a-z)、数字(0-9)和下划线()字符组成。要求:●首字符必须是字母未字符不能为下划线●不允许出现两个连续的下划线不区分大小写●ⅥHDL定义的保留字(关键字),不能用作标识符●标识符字符最长可以是32个字符。注释由两个连续的虚线(--)引导关键字(保留字)●●●●关键字( keyword)是VHDL中具有特别含义的单词,只●●0能做为固定的用途,用户不能用其做为标识符。BJ]0: ABS, ACCESS, AFTER, ALL, AND, ARCHITECTUREARRAY ATTRIBUTE. BEGIN. BODY BUFFER BUS CASECOMPONENT, CONSTANT, DISCONNECT, DOWNTO, ELSEELSIF END ENTITY EXIT. FILE. FOR. FUNCTIONGENERIC. GROUP IF INPURE. IN. INOUT. IS. LABELLIBRARY LINKAGE. LOOP MAP MOD. NAND. NEW. NEXTNOR NOT NULL. OF ON OPEN OR OTHERS OUTPACKAGE. POUT. PROCEDURE. PROCESS. PURE. RANGERECODE. REM REPORT RETURN ROL. ROR SELECTSHARED SIGNAL SLA SLL SRA SUBTYPE. THENTRANSPORT. TO. TYPE UNAFFECTED. UNITS UNTIL. USEVARIABLE WAIT. WHEN. WHILE. WITH. XOR XNOR3.1.2数据对象( Date Objects)●●●●数据对象包括常量、变量、信号和文件四种类型。常量 Constant常量是对某一常量名赋予一个固定的值,而且只能赋值一次。通常赋值在程序开始前进行,该值的数据类型则在说明语句中指明。Constant常数名:数据类型:=表达式Constant vcc:real:=5.0;-定义vcc的数据类型是实数,赋值为5.0VConstant bus width: integer:=8;-定义总线宽度为常数8常量所赋的值应和定义的数据类型一致;常量在程序包、实体、构造体或进程的说明性区域內必须加以说明。定义在程序包内的常量可供所含的任何实体、构造体所引用,定义在实体说明内的常量只能在该实体内可见,定义在进程说明性区域中的常量只能在该进程内可见。变量 ariable●●●●变量只能在进程语句、函数语句和过程语句结构中使用。变量的赋值是直接的,非预设的,分配给变量的值立即成为当前值,变量不能表达“连线”或存储元件,不能设置传输延迟量。变量定义语句Variable变量名:数据类型:=初始值;Variable count: integer0to255:=20;-定义counηt整数变量,变化范围0255,初始值为20。变量赋值语句:目标变量名:=表达式;x:=10.0;-实数变量赋值为10.0Y:=1.5+x;-运算表达式赋值,注意表达式必须与目标变量的数据类型相同A(3to6):=(“1101”);-位矢量赋值信号 Signa信号表示逻辑门的输入或输出,类似于连接线,也可以表达存/储元件的状态。信号通常在构造体、程序包和实体中说明。信号定义语句Signa信号名:数据类型:=初始值Signal clock:bit:=‘0’;-定义时钟信号类型,初始值为0Signa| count: BIT VECTOR(3 DOWNTO0);-定义 count为4位位矢量信号赋值语句:目标信号名

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资源包括认知无线电频谱感知的一篇奠基英文论文和几篇有用的中文论文~~还包括了能量检测算法的matlab程序代码~~

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