脑肿瘤

 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

利用PCA方法对人脸图像进行特征提取和降维，人脸数据是英国剑桥大学的ORL人脸数据库是英国剑桥大学的ORL人脸数据库。可以自己选择样本数目进行测试不同样本时PCA的识别率，适合初学者！

NAO机器人，利用视觉，opencv，实现服务机器人的水位识别功能。图像处理，包括灰度变换，二值化，滤波，光流法，计算像素点高度，确定水位比例等。

本资源提供了Harris角点检测算法的源码以及算法描述ppt，可以直接运行，但是记住得配置opencv环境，源码是基于opencv实现的

资源描述这个作者就是OpenTLD的C++版本的作者，包括ROS版的OpenTLD也是基于他的代码改的。 对于CMT这个跟踪算法，我在iPhone5s上做了实际测试，跟踪效果超乎想象，在我比较了TLD，CT，Color Tracking，Struck等等顶级算法的效果之后得到了这样的结论。这个算法是可以实用的跟踪算法，虽然它也有缺点，之后我会说。实时性和跟踪效果都一流。

这是从primal sketch integrating texture and structure的作者之一，吴英年教授的网站上下载下来了，经过本人亲自运行，代码是完善的而且可以使用的，十分有价值的一个代码

车辆的检测与跟踪是目前交通领域比较热门的话题，该文件使用opencv实现，包含了运动车辆检测跟踪系统里的源代码，可直接调用。

本代码全部由本人编写并测试通过，保证可以。 本代码用于将YUV420格式直接压缩成JPEG文件格式。 内部经过优化，速度很快，代码结构精简，可读性强。 源代码有比较多的文字解释，帮助理解。

Android仿WIN8磁贴效果，原来的代码有问题，双击按钮会放大图片，并且产生两次事件。自己动手将以上两个Bug修复了，并改动了磁贴代码的拼写错误，加入一些自定义消息方便代码阅读。

该程序首先采用OpenCV函数实现图像搜索边界，然后直线拟合，在求解对应顶点，最后用旋转拉伸到指定大小的图像上。在将该OpenCV代码用C语言实现，最后用CUDA使用。该程序调试通过。程序主要使用联想E430c笔记本。CUDA程序在GT635M显卡和Tegra K1嵌入式平台上测试通过。