face-detection

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真实性和版权保护是在处理数字多媒体的两个主要问题。图像水印是最流行的方法，用于版权保护的离散小波变换 （DWT） 执行原 2 级分解（封面） 图像和水印图像嵌入在最低水平 (LL) 子波段的封面图片。逆离散小波变换（IDWT） 用来从水印图像中恢复原始图像。和离散余弦变换 （DCT），转换成图像块兆位和使用离散余弦逆变换的然后重建。在本文中我们比较了水印使用离散小波变换和离散小波变换离散余弦变换方法性能分析的峰值信噪比，相似因子的水印和恢复的水印基础上。

DX 11写的风景，包括反射和折射的效果，适合初学者使用学习。 很清晰的列出了shader的初始化使用和render，还有模型的载入，镜头的控制等等，全部是单独的类写出，初学者能很容易看懂

此脚本将生成和绘制的三维数据，并执行 principalcomponent 分析侯选数据，并减少特征空间的维数。注意那 matlab 具有优化的功能来执行 PCA： princomp () 但是，在此脚本中我们 PCA 手动执行通过计算特征向量，示范助学。

本程序得先通过摄像机标定，获取内参矩阵和畸变系数矩阵，然后根据learning opencv 中的方法进行鸟瞰变换。其中有可执行的程序，和源代码

利用MFC编程显示一个对话框，以及对对话框的设计风格，修改主框架的显示风格，要读进一幅bmp格式的图像。

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它是一个用于生成新图像的源代码，在该源代码中，它删除了图像的透视效果，并生成一个从顶部看到的图像，或者可以说鸟瞰图像

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Adaboost 是一种二元迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练出若干若分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的强分类器，使得识别效果更佳。Adboost算法常常用在计算机视觉与模式识别领域的研究课题中，如人脸检测、人机交界、目标检测等。Adaboost算法不仅计算复杂度低，而且是一种高精度分类器，不会出现过拟合现象。