LBP算法实例

这一项目划分输入视频到其相应的帧......你可以冲浪在每一帧之间单独......编译使用处理

应用背景虹膜识别软件，基于VS2010中的MFC开发的，一定可以跑起来，有详细的算法说明，有完整的程序代码和详细CDIO文档，以及详细的流程图。关键技术基于计算机视觉和模式识别技术开发的虹膜提取和识别软件。通过提取虹膜的关键点特征，设计出好的特征提取算法，能最大程度的区分不同人的虹膜的特征，具有良好的应用效果。

我试着解决 http://imageprocessingplace.com/ 的第 5 章第四 quastions 参数化的维纳滤波（a） 实现在模糊式过滤器 (5.6-11)。（b） 模糊图像 5.26(a) 在 + 45-度方向使用 T = 1，如图 5.26(b) 所示。（c） 添加高斯噪声的 0 均值和方差的 10 个像素的模糊图像。（d） 还原图像使用式 (5.8-3) 给出的维纳滤波器参数。

使用MFC实现了对图像的去雾功能，让图像更清晰，能去掉薄雾，雾太后就可能效果不太好，需要进一步改进。但是这个程序已经能够满足一般需求，能够达到实验的基本要求。

图像分割包括：区域法、边界分割法、边界形成法。本例介绍的是像素聚类法（区域法）

这次提供的是一个源码和头文件的压缩包实现的主要功能是对计算机上的图片进行树结构的查看并显示（显示还可以自定义特效以及选择图片查看的显示模式），再就是对图片进行编辑处理——有点运算（灰度运算、直方图等）、几何变换（平移、缩放、镜像/转置、旋转等）、图像增强（等平滑、锐化、细化、滤波等）。

利用各向异性扩散方程对图像进行处理，例如去噪，边缘检测

人脸表情识别经典论文，代码。精心收集的资料，源码，及算法的分析。人脸表情识别经典论文，代码。精心收集的资料，源码，及算法的分析。人脸表情识别经典论文，代码。精心收集的资料，源码，及算法的分析。人脸表情识别经典论文，代码。精心收集的资料，源码，及算法的分析。

这个 Matlab 模型实现"主动轮廓没有边缘模型"。这是在塑造形象，噪图像和大脑图像的黑白 rendom 中测试。

 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