视频监控中前端DVS的实现程序，支持SIP/RTP等协议。

具有选择性局部或全局分割的活动轮廓：一种新的变分方法和水平集方法。作者：张开华、张磊、宋慧慧和周文刚

这是用C++实现MRF分割的源代码。

应用背景局部二进制模式（LBP）最初纹理描述设计。它是不变的单调的灰色规模转换，这是非常纹理分析的重要。也由于实时图像处理的图像处理是可能的。LBP可以描述纹理数字图像的形状。我们已经开发了一种快速的方法，人脸识别相结合基于微观结构的空间域分类局部二进制模式和频域获取宏信息从离散余弦变换（DCT）和许多其他功能表示人脸图像关键技术 ；我们已测试的代码在6146面（13面，477班每班平均数），获得能效比等于3.07%。人脸数据库包括6146手动裁剪128-by-128灰度图像。对于一些受试者，图像在不同的时间，不同的照明，面部表达式（打开/闭上眼睛，微笑/不笑，眼睛闪烁，…）和面部细节（眼镜/没有眼镜）。许多图像被拍摄非均匀背景的主题在一个直立的，正面的位置，与一些侧面的运动公差。数据库包括但不限于使用最常见的人脸数据集模式识别，如AT&；T的人脸数据库，JAFFE数据库，耶鲁数据库和更多。关键词：MATLAB源代码，，，LBP，地方，二进制，模式，模式，DCT，脸，识别，匹配。

基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染

             本代码能实现行人的快速检测，先对视频图像预处理，并进一步对差图的处理，利用帧差法检测行人，利用threshold获得x，y像素点的值，返回检测到的轮廓数，最后计算检测时间。

应用背景主要用于单目标跟踪，基于HSV颜色空间，对亮度的变化敏感度较低。关键技术改善了基于RGB色彩空间的粒子滤波的单目标跟踪。全部代码有注释，通俗易懂。

数字信号处理的实验，第一个是DFT与DHT性能比较，是用matlab写的，第二个是FFT的实现

特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。向后搜索（ SBS , Sequential Backward Selection ）：从特征全集O开始，每次从特征集O中剔除一个特征x，使得剔除特征x后评价函数值达到最优。向前搜索（ SFS , Sequential Forward Selection ）：特征子集X从空集开始，每次选择一个特征x加入特征子集X，使得特征函数J( X)最优。简单说就是，每次都选择一个使得评价函数的取值达到最优的特征加入，其实就是一种简单的贪心算法。

资源描述Verilog颜色空间转换RGB2YUV和YUV2RGB代码，做毕业设计的可以参考参考

基本矩阵可以通过一组对应点确定。这个程序演示了这一问题的榜样。基本矩阵是约束的投影点从现场可以发生在这两个图像的同一场景的任何两个图像之间的关系。