nlm非均值局部matlab程序

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在稀疏领域比较著名的是elad的稀疏与冗余。这个程序是对elad的书本上的算法进行实现的matlab程序

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翻译 maninwest@Codeforge  作者:Olivier Giulieri@ Codeproject 简介 此项目是一个 web 颜色选择器，看上去像是 Microsoft Office 2010 中的那个。它可以内联使用或者作为绑到文本框的弹出窗使用，支持多种配置和主题。该项目和演示托管在 GitHub 上。 http://github.com/evoluteur/colorpicker 使用代码首先，加载 jQuery (v1.7 或以上版本)、 jQuery UI (v1.8或以上版本)以及这个小工具的代码： 这个小部件需要 jQuery UI 主题， 以及自带的基本 CSS 文件 "evol.colorpicker.css"，在这里我们使用 "ui-lightness" 主题作为例子:

根据给定的人脸的位置，输入人脸的位置，对人脸进行旋转，使得人眼视水平，并处理使人眼之间的距离是100个像素。 最后对整个图片进行裁剪，得到340*340 照片作为最后的结果。

多输入多输出 (MIMO) 网络 同时使用多个射频链的接口。在这 纸，我们提出一种新型电源管理解决方案 mimo 在移动系统中，被称为的天线管理网络接口。 关键点是要自适应地禁用子集的天线和其 射频链以降低电路功耗，当能力 使用大量的天线的改进很小。天线 管理明智地确定活动的数量 天线尽量每位能源同时满足的数据速率 要求。这项工作提供了这两个理论的框架和 天线管理系统的设计。我们第一次礼物

本系统的代码是在VC6.0平台下完成的。VC实现的人脸检测系统，全部基于MFC实现。通过颜色空间转换、 皮肤颜色建模、膨胀、腐蚀、去除伪人脸区域、二次膨胀与腐蚀，从而大致定位人脸区域。再通过眼睛亮度 与色度匹配、嘴巴匹配从而精确定位人脸。 实验结果可以精确定位人脸区域。 以下是算法文件清单： DIB.cpp DIB.h 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

资源描述应用Visio studio +opencv实现直线检测，通过读入一副图片进行二值化并实现边缘检测，最后应用霍夫变换检测直线。

三个控制点的b样条曲线，会输出插值数，每隔一个点，会在曲线上标出。显示用opengl。

针对camshift跟踪容易丢失目标问题，加入了kalman滤波来预测下一个可能存在的位置，跟踪丢失的几率降低。cam-shift算法的原型是mean-shift算法，后者的核心是沿某种函数的梯度方向迭代，之后根据迭代次数和误差阈值收敛于某一个范围，这个范围就是“要找”的区域。 这个函数是目标区域色彩直方图在当前关键帧的投影得到的图像，可以把这个图像理解成一种空间函数分布——色彩地形图。 cam-shift算法是对mean-shift算法的升级，可以进行窗口可变的迭代……cam-shift是一种基于密度函数迭代的跟踪算法，对运动不敏感，所以不能进行两帧之间目标的关联分析（这一部分要我们自己做）。而这个算法之所以能够用来跟踪，我认识是算法的前提假设，相连帧间目标的运动是微小的，即运动是近似连续的，这样密度函数是连续的，就可以沿梯度方向寻找局部最优值，这是这个局部最值就是目标区域。 cam-shift算法很容易跟丢，这是因为密度函数可能有多个峰，而梯度搜索很容易掉进局部最优值，而不能再到全局最优。多峰值的出现是因为背景的干扰。所以密度函数的选取，即目标特征的表示方式，是一个很重要的部分。