面对识别 + 主成分分析 （PCA）

新一代图像压缩标准JPEG XR的代码，可以对如下几种图像格式进行压缩处理(.raw/.tif/.pnm)。 Changes related to the encoder are as follows: 1. Add support for separate alpha image plane 2. Add support for YCC OUTPUT_CLR_FMT (YUV444, YUV422, YUV420) 3. Add support for CMYKDIRECT 4. Add support for WINDOWING_FLAG 5. Add support for the following pixel formats - 24

在本文中提出了非盲图像水印算法的鲁棒性新方法。所提出的方法执行通过奇异值分解 （SVD） 改性的复杂小波变换 （CWT） 域图像而连续小波变换提供了更高的容量比实小波域。改性的适当的子带，导致毫不逊色保留质量的水印。拟议的额外优势是技术的其最常见的攻击的鲁棒性。分析和实验结果表明多改进的性能与纯方法的基于奇异值分解的混合方法 （例如 DWT-SVD 为近年最好基于奇异值分解计划）。

资源描述一个基于Qt平台的c++入门图形转换显示的小程序,有助于新手入门图形转换.

应用背景H264编码不可缺少的步骤，程序带有文档说明。H264的编码的4*4DCT，量化，zigzag扫描，可以下载下来参考学习。关键技术VS的c++的H264编码部分的部分参考文档，很有参考价值。

这是一个比较完整的手势识别程序，包含手的分割，手势建模，手势识别。准确率较高  ，其中匹配的阶段，使用了神经网络训练数据集来识别

该算法是criminisi算法的经典程序，对于初学者有很多的帮助，以及有现成的图片，可以很好的将criminisi算法从 入门到掌握。

2001年，Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上，并得到了很好的效果，在人脸检测方面取得了巨大的成就：1）首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述，由于Harr特征的简单有效性，提高了检测速度；2）挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器；3）采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器，先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除，再增强分类器的复杂度，继续滤掉剩余的无关区域，最后剩下的就是人脸区域，该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。

应用背景用C++在VC6.0平台下绘出了一个正方形，并且加入了控制部分，可以对该立方体进行控制，想了解C++图形控制的可以参考关键技术关键技术包括计算机图形学，C++程序编译，以及面向对象的程序编程，有一定的编程经验。

应用背景vs2010+opencv2.4.8,人脸识别，ORL人脸数据库，里面有两个代码，LBP.cpp利用LBP方法先训练图像得到分类器（xml）然后测试待测样本。LBPload.cpp则直接可以用LBP.CPP生成好的分类器测试待测图片，比LBP.cpp快很多。关键技术用的是LBP算法，也可以换成pca和fish算法，只是LBP更快而且占得内存也小一些，里面也有测试时间。为了方便，我直接确定的测得是第13个人，可以修改的。里面的data文件夹里面的at.txt和待测图片路径记得按照你们的情况修改。

从摄像头获取一帧帧图像，经过一些初步处理，包括图像的二值化，灰度化，形态学滤波，图像腐蚀，图像膨胀等方法完成对获得图像的初步处理，然后利用opencv库中的霍夫圆识别算法，识别灰度图像中的圆并实时显示在摄像头画面中。运行环境：win7，vs2010，opencv2.4.3