HMM训练，很全的

应用背景Gabor滤波的MATLAB实现，写的非常的简单明了，适合用于算法开发，设计和理解。关键技术使用MATLAB实现Gabor滤波，适用于算法开发，程序设计。Gabor滤波的程序可能不是很复杂，但实现起来对学习MATLAB，图像处理都有很大的好处，建议可以参照程序设计。

本程序实现Harris角点检测功能，是图像处理领域必不可少的学习工具，初程序简单易懂，特别适合学者参考学习!

步骤1. 输入图像2. 转换为灰阶图像3. 边缘检测4. 扩大灰度5. 边界计算6. 预计算高斯距离权重7. 应用双边滤波器8. 提取本地区域9. 计算高斯密度权重10. 计算双边滤波器响应

opencv 中基于控制台的双摄像头的图像同步采集，可以用于相机标定时的棋盘图像采集工作。可以运行，需要根据自己的版本改opencv的编译库

采用肤色分割的人脸检测具有计算简单、检测率高的特点，并且对于人脸有旋转和倾斜的人脸图像也有较好的检测效果。但在检测时会把一些类似于人脸肤色的人体其他部位和类似于肤色的背景误检为人脸，具有较高的误检率。而且基于肤色分割的人脸检测对于光照条件等外部环境要求比较高，外部环境会直接影响其检测的效果。采用Adaboost算法的人脸检测有很好的检测效果，但该方法计算十分复杂，检测速度比较慢，对于有旋转和倾斜的人脸图像的检测率不高，而且当背景环境很复杂的时候该算法的误检率很高。因此，本代码是结合两者的优点的人脸检测

人脸识别是研究的关键领域之一。它有许多应用程序和使用。许多方法和算法提出了像 3D 人脸识别等。 人脸识别来下像视网膜、 虹膜、 指纹等生物特征的识别。张脸的特征被称为生物 标识符。生物特征识别不很容易伪造、 放错位置或共享访问通过生物特征识别，因此 标识符给了我们更好地保护的方式提供服务和保障。我们还可以开发很多聪明的人 应用程序可能会提供安全和身份认同，我们提出一种新型脸识别使用的方法 RobustPCA 和径向基函数网络。这些系统可

vb调用VCR截图，调用wia视频获取截图，启动视频，关闭视频，点击截图保存图片等一系列例子

图像匹配就是用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口之间的像素灰度值的差别，来表示二者的相关性，相关性的大小即可表示匹配的准确率，使用fft算法实现两幅图像的互相关匹配，可以对有角度旋转的图像实现匹配。

本代码以class的形式，编写C++程序。结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0彩色帧存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0彩色图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，color数据的获取，以及与openCV2.4.9相结合的数据格式，还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。

应用仿生模式识别对目标的覆盖，实现对目标的跟踪，在图像帧内实现全局搜索，得到目标的中心和尺寸范围。