为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visualword模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。

基于样本对的稀疏表示分类用于人脸识别

该程序是以色列科学家michael关于稀疏表示字典训练的一种算法仿真，并附有应用该字典进行图象去噪的实例.应用该程序可以按照readme中的提示一步一步完成，先安装sparse-codingoflargesetsofsignals文件夹中的内容,再安装ksvd程序就可以运行了.

#3D_Garment_Tryon_System3D虚拟试衣系统随着网络的普及和虚拟现实技术的发展，三维虚拟试衣技术已成为国内外学术界普遍关注和研究的重要课题。
三维服装虚拟试衣系统(3DGarmentVirtualTry-OnSystem)主要包括四个部分：用户试衣时的人体识别、姿势检测；
三维虚拟人体模型的构建与匹配，三维虚拟衣物模型的构建，三维衣物在虚拟人体的着装试穿。
目前我们在三维试衣系统相关理论的基础上，从研究三维人体、衣物建模理论出发，结合物理模型、图形处理等方法，实现了以上四个部分，并对其中一些关键技术进行了研究。
人体识别和姿势检测的研究方面，针对精准度要求较高的情况，我们采用N-best人体识别模型，用深度置信神经网络来对模型进行训练，能够检测出图片中任意姿势各个身体部件；
针对实时性要求较高的情况，我们采用SVM模型，可以判断出几种常见的人们试衣时的动作。
三维虚拟人体建模中，首先我们建立集成于软件中的人体模型库，主要是使用专用的三维人体造型软件Poser，将其中人体模型导出为OBJ文件，再根据OBJ文件的存储格式，提取出人体曲面的顶点信息，然后采用稀疏表示和三角剖分技术，利用一个个小三角形来逼近人体各部件的曲面；
而用户人体模型则是根据用户输入的人体信息，查找模型库中相匹配的人体模型并进行一定调整，最后结合检测到的用户姿势来展示用户特定的人体模型。
对于虚拟试衣，通过衣片三角剖分优化、二维到三维的转化、三维衣片虚拟缝合，构建了简单的衣物模型，基于碰撞检测技术，研究并实现了衣物虚拟穿在了人体模型身上的真实样子，如有褶皱、垂悬等等效果。

机器学习方面的三篇短小的文章，关于该领域面临问题，深度学习和稀疏表示的概要介绍。

基于稀疏表示的人脸识别代码，用MATLAB写的，具体算法参考论文：RobustFaceRecognitionbasedonSparseRepresentation

囊括了当今压缩感知领域信号(图像)稀疏表示重构的经典算法(BP,MP,OMP,StOMP,IST,PFP...),由于本人上传文件限额的限制，这里重点只给大家上传了算法的matlab版code(Solvers文件夹中)

最近的研究表明，稀疏表示（SR）可以很好地解决许多计算机视觉问题，并且其内核版本具有强大的分类能力。
在本文中，我们解决了协作SR在半监督图像注释中的应用，该方法可以增加标记图像的数量，以进一步用于训练图像分类器。
给定一组标记的（训练）图像和一组未标记的（测试）图像，通常的SR方法（我们称为正向SR）用于用几个标记的图像表示每个未标记的图像，然后根据这些标记的注释的注释。
但是，就我们所知，SR方法是在相反的方向上进行的，即我们称呼后向SR来用几个未标记图像表示每个标记图像，然后根据标记图像的注释对任何未标记图像进行注释，即未标记图像由后向SR选择表示，到目前为止尚未解决。
在本文中，我们探

最新的基于稀疏表示的人脸识别程序，用Matlab编写，包括了快速算法的实现，是目前识别率和效率较高的最新人脸识别技术的具体算法实现，不可多得！希望能帮助大家！

稀疏表示作为阵列信号处理领域的重要研究方向，现在受到了越来越多人们的关注，这一综述有助于大家了解这一领域的研究进展。

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。