小波变换纹理特征提取

 对于人脸识别，目前所采取的大多为对图像进行分析、解剖，把感性的人脸图像抽象化、模式化。以期最终建立关于人脸的数学模型，从而通过模型，让人脸识别变得十分简单。然而人脸之复杂，随环境、年龄、等的变化更是无法预测。我们的最终目的是制造出和我们一样有人脸识别能力的机器，它们的人脸识别能力不应该超出我们的范围。   人脸本身是一个随机的变量，不同的角度、不同的光线、不同的打扮，都会产生不一样的结果。因而我们认为人脸本身更像一个不确定的概率。所以通过模型的建立来进行识别不是不可以，但会十分复杂，而且所达到的目的并不一定是我们想要的。即使是通过机器学习进行的人脸识别，其自身本质也是通过系数加权等最终得到的结果，所以本质也是单一数学模型的建立、数据的各种复杂处理。   人的大脑是最好的识别工具，因此我们应该从人大脑的识别机制入手，模拟大脑的识别

从设备采集到的图像进行处理，先由RGB图像降成灰度图像，则可进行各种运算子处理,达成各种不同效果。Gaussian由特定方程生成遮罩及调整参数sigma产生不同状态之模糊图像;Sobel及Prewitt，使用两位提出之遮罩产生侧边效果，最后，LOG则由Laplacian&Gaussian结合，侦测出效果更好的边缘图像。P.S. 对于图像处理基本认识者适用。

自适应立体匹配算法  是当前有效的处理立体匹配的算法  能到较好的视差图

这些代码假定 UCF 图像格式 （不再使用） 中, 和 I/O 函数处理那个旧的格式是包含在软件包内。谁下载这些能感觉到自由地修改代码来写更多常用的图像格式。

代码已经验证，可以运行，AdaBoost是基于灰度的人脸检测，这个程序正面人脸检测的效果较好。

应用背景粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。关键技术粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。

VS2010+图像检索 这个其实就是检索的方式了，可以按图象画面布局，色彩，纹理来分类检索 一般都是按画面的象素布局。简单点可以转化为黑白图象，然后根据象素的分布再处理，这样的应用适合对色彩不敏感的场合

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      本程序主要是实现用单片机根据温度传感器控制串口摄像头的图像采集和压缩处理，并将采集的图像通过彩信的方式发到用户手机的报警功能。报警的同时也能及时让用户了解到监控范围里的现场状况，从而更有效的减少用户损失。它是一项集多种技术，多门学科综合，涉及通用分组无线服务技术、电子技术、传感器技术的项目。实现了可视化预警。

Bitmap实现了将一张图片分解为多张指定尺寸的图片,以及将多张图片合并为一张。...程序编译环境:VS2005 VC++ MFC UNICODE