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注册表模式，允许常见的超级类要由它们的字符串类名称的派生的类的实现。所有子类必须都分享共同的构造函数，以便由注册表模式的这个实现。请参阅 registry.h 和 examples/example.cpp 的详细的用法信息。

应用背景android 编码解码h264， 调用原生api编解码h264，能够达到1080p，同时udp发送至vlc，可以实时观看，系统要求4.2以上，红迷测试可以达到720p关键技术android 编码解码h264，包括h264 encode decode，系统api是mediacodec，视频采集是camera回调，转换yv12到yuv420

加深理解FIR数字滤波器的时域特性和频率特性，掌握FIR数字滤波器的设计原理与设计方法，以及FIR数字滤波器的应用。

能够实现obj文件的读入 旋转平移 缩放，可以在 vs2010 上 完美运行，dll文件在第一个文件夹里，可是自己情况选择添加。，

贝叶斯分类器（Naïve Bayes）源代码，使用决策树(Decision tree)分类算法、朴素贝叶斯（Naïve Bayes）算法，对文本进行分类，里面有代码的解析，适合初学者对基于代码对算法进行理解。

资源描述本代码为LBP特征提取代码，在Main中，包括uniformLBP提取和灰度不变的特征提取两种实现，文件中包含测试图片，效果很好，打开main中的注释就能运行。

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

图像处理 DCT 变换 水印，matlab代码，包含很多算法的原始代码，可以直接运行。图像处理 DCT 变换 水印，matlab代码，包含很多算法的原始代码，可以直接运行。

应用背景一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单，但是实验结果很鲁棒，速度大概能到达40帧/秒。关键技术压缩跟踪算法： 输入：第t帧图像 1、在t-1帧跟踪到的目标位置It-1的周围（也就是满足Dγ={z|||l(z)−lt−1||

这个是基于net开发的，这个程序的算法和功能都是以手写识别为基础，请大家讨论讨论！