支持向量机的训练和测试图像。在OpenCV的C++

应用背景粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。关键技术粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。

这是基于的单目视觉定位导航的代码，智能说是一个工具箱，不可以直接使用需要修改

面部表情在人类中起着重要的作用沟通和互动。利用技术来检测难察觉的情绪使沟通过程中由用户提供的微小改变其他人的

关于合成孔径雷达的最常用的成像算法-距离多普勒成像算法（RD）的实例。能实现场景内多个目标的成像结果的仿真。经修改可以很容易修改成针对特定场景的RD成像。

本程序是通过matlab编写，亲测可用，主要是实现BMP文件通过DCT、Huffman编码、游程编码成为一个txt的数据流文件，也就是只有0和1的文件，便于传输和保存。

目标检测和跟踪在许多计算机视觉应用中非常重要，包括活动识别、汽车安全和监控。在本例中，您将通过将跟踪问题分为三个独立的问题来开发一个简单的人脸跟踪系统：

这是检测银行纸币的项目、 用户将输入图像，系统将指定到系统输入了哪些钱

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。

基于CCS环境下，一些常用的DSP算法程序，主要包括：FIR、IIR、FFT等相关算法以及实现程序，并在一些工程中的应用。

基于LBP-TOP算法的人脸表情识别，SMIC数据库，芬兰大学实验室的的代码，这是表情识别的主代码，包括两个mat的二进制文件，是比较好的一个算法实现