3D正当失真（JND）阈值本质上取决于人类视觉灵敏度（HVS）。
本文提出了一种基于3D视频的深度图像渲染（DIBR）框架的混合正畸形（HJND）模型，以测量JND阈值。
HJND模型将2D和3D视觉感知，深度显着性和几何变形之间的关键差异组合到了HJND模型中，因为它们对HVS具有重大影响。
为了节省比特，将HJND模型引入到多视图视频加深度（MVD）编码框架中作为残差滤波器。
在通过HJND和参考模型称为联合正当失真（JJND）过滤残差之后，位节省分别达到了28.79％和23.53％，并且通过HJND和JJND过滤的3D受损视频具有类似的主观质量。
实验表明，HJND比最先进的方法更准确地描述3D视频的HVS。

来自Duke大学官网的贝叶斯压缩感知matlab函数包，亲测可用。
居家旅行必备！研讨压缩感知必备！

UCIQE方法一致认为具有更好的清晰度、对比度和亮度，愈加丰富的色彩和自然的表面，并且远景目标得到更好揭示的图像具有更高的质量分数，这一点符合人类的视觉感知。

OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。
以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在玲珑的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。
使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。
OpenMV上的机器视觉算法包括寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪等。
可以用来实现非法入侵检测、产品的残次品筛选、跟踪固定的标记物等。
使用者仅需要写一些简单的Python代码，即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。
玲珑的设计，使得OpenMV可以用到很多创意的产品上。
比如，可以给自己的机器人提供周边环境感知能力；
给智能车增加视觉巡线功能；
给智能玩具增加识别人脸功能，提高产品趣味性等；
甚至，可以给工厂产品线增加残次品筛选功能等。

该算法是对IHT算法的完整实现，使用者可改变图片后直接使用

Java实现类似图片搜索原理源码分享。
Google"类似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它类似的图片。
这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片类似呢？根据NealKrawetz博士的解释，原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhashalgorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。
结果越接近，就说明图片越类似。
这是一个最简单的实现。
图片搜索Java

在教育信息化的实践过程中，技术的不断发展和应用给人类社会带来了显著影响：（1）4G/5G，宽带等网络技术迅速普及，提高了信息化应用的潜力；
（2）在各类高速通信网络的支持下，云计算正重构信息产业竞争格局，大数据、人工智能、语义网络等智能技术，正在重构教育服务的组织方式，各类教育公共服务系统正向大众普遍参与、构成群体智慧方向发展，云、网、端一体是大势所趋；
（3）智能服务正在加速普及，以人为本（User-centered），信息设备以“不可见”方式嵌入到用户环境与日常工具中，构成了以泛在感知网络为支撑的无缝的、沉浸式的智能教育体验

1概述篇1.1自动驾驶汽车概述自动驾驶汽车（AutomatedVehicle；
IntelligentVehicle；
AutonomousVehicle；
Self-drivingCar；
DriverlessCar）又称智能汽车、自主汽车、自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过计算机实现自动驾驶的智能汽车。
概念篇首先对自动驾驶汽车涉及到的相关概念进行介绍，包括自动驾驶汽车等级标准、智能汽车、无人驾驶汽车等；
接着对自动驾驶汽车技术及其技术价值进行概括介绍；
重点描绘了国外、国内无人驾驶汽车发展图谱。
自动驾驶汽车等级标准在介绍自动驾驶汽车之前，我们先来了解一下SAEJ3016标准。
该标准于2014年由美国SAEInternational（国际汽车工程师学会）制定，内容如下图所示。
该标准将车辆分为Level0~Level5共6个级别，并针对道路机动车辆的自动化系统相关条款做了分类和定义。
它不但被美国交通运输部采纳为联邦标准，同时也已经成为了全球汽车业界评定自动驾驶汽车等级的通用标准。
无人驾驶汽车目前对于自动驾驶汽车的研究有两条不同的技术路线：一条是渐进提高汽车驾驶的自动化水平；
另一条是“一步到位”的无人驾驶技术发展路线。
由SAEJ3016标准可以看出，通常大家谈论的无人驾驶汽车对应该标准的Level4和Level5级。
无人驾驶汽车是自动驾驶的一种表现方式，它具有整个道路环境中所有与车辆安全性相关的控制功能，不需要驾驶员对车辆实施控制。
智能汽车在我国，与无人驾驶汽车这个术语相关的概念还有智能汽车。
相对于无人驾驶汽车概念，智能汽车定义涵盖的范围更广。
《中国制造2025》将智能网联汽车定义为指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车内网、车外网、车际网的无缝链接，具备信息共享、复杂环境感知、智能化决策、自动化协同等控制功能，与智能公路和辅助设施组成的智能出行系统，可实现“高效、安全、舒适、节能”行驶的新一代汽车。
自动驾驶技术无人驾驶技术是对人类驾驶员在长期驾驶实践中，对“环境感知—决策与规划—控制与执行”过程的理解、学习和记忆的物化，如右图所示。
无人驾驶汽车是一个复杂的、软硬件结合的智能自动化系统，运用到了自动控制技术、现代传感技术、计算机技术、信息与通信技术以及人工智能等。
本报告会在技术篇进行详解。
自动驾驶技术的价值无人驾驶汽车之所以受到各国政府前所未有的重视，国内外各院校、研究机构都投入了大量人力、物力，各大车企、科技公司、汽车零部件供应商以及无人驾驶汽车创业公司也纷纷在这个领域进行布局，它主要具有以下价值，如下图所示。
改善交通安全。
驾驶员的过失责任是交通事故的主要因素。
无人驾驶汽车不受人的心理和情绪干扰，保证遵守交通法规，按照规划路线行驶，可以有效地减少人为疏失所造成的交通事故。
l实现节能减排。
由于通过合理调度实现共享出行，减少了私家车购买数量，车辆绝对量的减少，将使温室气体排量大幅降低。
消除交通拥堵，提升社会效率。
自动驾驶汽车可以通过提高车速、缩小车距以及选择更有效路线来减少通勤所耗时间。
个人移动能力更加便利，不再需要找停车场。
拉动汽车、电子、通信、服务、社会管理等协同发展，对促进我国产业转型升级具有重大战略意义。

在Windows10+vs2013+opencv3.00+qt5.6.0平台利用哈希感知算法实现以图搜图软件，可以输出图片，在数据库中搜索类似的图片。
也可以对图片进行训练写入数据库。
（相关博客：https://blog.csdn.net/KayChanGEEK/article/details/79284169）

实如今用户无感知的情况下拍照并保存在本地

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。