模糊逻辑

应用背景演示3dstereo三角形C++ DirectX d3dvertex SetRenderState d3dtransformstate_projection， ；stereorender DrawPrimitive关键技术HRESULT stereorender（lpdirect3ddevice7 pd3ddevice，int ieye）{ ； ； ；d3dmatrix matview，matproj； ； ； ；浮fmview_41，fmproj_31； ； ； ；d3dmaterial7原料； ； ； ；zeromemory（&；原料，sizeof（原料））； ； ； ；zeromemory（&；matview，sizeof（d3dmatrix））； ； ； ；zeromemory（&；matproj，sizeof（d3dmatrix））； ； ； ；pd3ddevice - & gt；GetTransform（d3dtransformstate_view，&；matview）； ； ； ；pd3ddevice - & gt；GetTransform（d3dtransformstate_projection，&；matproj）； ； ； ；/ /保存当前视图 ； ； ；fmview_41 = matview _41； ； ； ；fmproj_31 = matproj _31； ； ； ；/ /改变/投影矩阵 ； ； ；matview。_41 = fmview_41 + ieye * g_famp； ； ； ；matproj。_31 = fmproj_31 + ieye * g_fzp； ； ； ；pd3ddevice - & gt；settransform（d3dtransfo

基于Bayesian框架的背景建模算法和相关论文，这中算法的性能要优于混合高斯建模和其它背景建模算法。可用于复杂背景下目标检测和跟踪。

这个代码是一个完整的人脸识别代码。包括：一个训练主程序，一个测试主程序，一个SVM主程序，一个pca主成分分析程序。同时还包括一个小型训练样本集合一个测试样本集。

应用背景此源代码为背景扣除模型。背景扣除模型是目标跟踪中的重要部分。这个方法是很容易的，高质量的结果。关键技术盛传的方法很好。在背景建模如MOG，mog2，GMG的许多方法，自适应背景建模等。感觉是很好的方法，比。

应用背景测试查看matlab中的三个显示函数 image,imshow,imagesc 的区别，首先讨论了图片的存储格式对图像处理、显示没有影响，然后通过对图像进行R、G、B分别显示，整合，直观地展示上述三个显示函数的差异，包含图像，可以直接运行展示关键技术R、G、B三通道分别显示、处理图像，适合于初学图像处理者，厘清基本问题，高手可以忽略

基于增强主动视觉的人脸特征提取

图像的处理方法根据自己的需要，有目的地选择各种方法。在确定脸部区域上，通常使用的方法有肤色提取。肤色提取对脸部区域的获取则比较高，达到95%以上，并且提取速度快，可以减少工作量。 由于图像的亮度在不同环境的当中，会受到不同光线的影响，图像就会变暗或变亮，我们就需要要对它的亮度进行调整，方案主要的方法是对图像进行光线补偿。 高斯平滑：高斯平滑就是对整幅图像进行像素 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

代码已经验证，可以运行，AdaBoost是基于灰度的人脸检测，这个程序正面人脸检测的效果较好。

该算法在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。

用c和opencv实现，动态手势识别用的是hmm算法，里面有完整的HMM的实现，并实现了上下左右圆圈五种手势的识别。对于学习hmm有很大的帮助