线性光谱聚类（LSC）的超像素分割算法，该算法可以生成具有低计算成本的紧凑且均匀的超像素。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。

对特征空间进行可视化，包括二维和3维的，写论文可能会用到

基于非局部扩散的图像去噪源代码，该算法利用空间非局部梯度构造了图像的非局部结构张量,通过对非局部结构张量的特征分解得到图像的一个特征空间,依据特征空间的特性设计了非局部扩散张量,建立了基于非局部扩散张量的各向异性扩散模型。
该模型和局部各向异性扩散模型的本质不同在于,在扩散的过程中充分利用了图像的全局信息。
优点是在去除噪声的同时,能更好地保护图像的边缘,尤其是纹理等图像的重要细节特征。

模式识别miniproject-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计miniproject，主要功能要求如下：一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为12994像素大小。
对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。
在签名图像进行特征提取时，提取6个ET1和6个DT12轮廓特征。
每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。
用贝叶斯参数估计法估算概率密度函数（pdf），然后用Bayes分类器识别。
分别计算closetest和opentest下的分类功能。
根据每个类的概率分布函数的最近邻估算来计算贝叶斯识别的opentest识别率。
适用kn最近邻法来直接估算每个类在每个测试样本的后验概率并计算opentest下的分类功能，将该识别率表示为一个关于k的函数并绘图。
这些是基于后验概率的非参数估计的贝叶斯估计。

中国科学技术大学汪增福模式识别课程课件。
第一章为绪论。
第二章引见统计模式识别中的几何方法，着重引见特征空间的概念和相关分类器的设计方法。
第三章引见统计模式识别中的概率方法，着重引见最小错误概率分类器、最小风险分类器、纽曼皮尔逊分类器和最小最大分类器以及概率密度函数的参数估计和非参数估计等。
第四章讨论典型分类器错误概率的计算问题。
第五章讨论无监督情况下的模式识别问题，着重引见几种典型的聚类算法：基于分裂的聚类方法、基于合并的聚类方法、动态聚类方法、基于核函数的聚类方法和近邻函数值聚类方法等。
第六章讨论结构模式识别问题，给出几种典型的文法规则和与之相关联的识别装置，包括有限状态自动机、下推自动机和图灵机等。
最后，在第七章对全书进行总结。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。