光照预处理是人脸识中种有效的处理光照变化的方法。
近年来涌现出一系列人脸光照预处理方法，但针对这些方法的系统对比与分析的工作相对较少，本文在系统比较现有方法的基础上提出了人脸光照预处理方法的新见解和结论，以及如何设计更好的预处理方法。
我们对12种具有代表性的光照预处理方法进行比较研究（HE，LT，GIC，DGD，LOG，SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV，LN和TT），着重于两个新的角度：（1）全局方法的局部化和（2）大尺度和小尺度特征带的融合。
在公开的人脸数据库（Yalebext，CMU-PIE，CAS-PEAL和FRGCv2.0）上的实验表明，对全局的光照处理方法（HE，GIC，LTV和TT）进行局部化进一步提高了功能。
对（SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV和TT）等方法进行大尺度和小尺度的融合有助于光照不变的人脸识别。
来源：http://valser.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1051&page=1&extra=#pid1254
近年来涌现出一系列人脸光照预处理方法，但针对这些方法的系统对比与分析的工作相对较少，本文在系统比较现有方法的基础上提出了人脸光照预处理方法的新见解和结论，以及如何设计更好的预处理方法。
我们对12种具有代表性的光照预处理方法进行比较研究（HE，LT，GIC，DGD，LOG，SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV，LN和TT），着重于两个新的角度：（1）全局方法的局部化和（2）大尺度和小尺度特征带的融合。
在公开的人脸数据库（Yalebext，CMU-PIE，CAS-PEAL和FRGCv2.0）上的实验表明，对全局的光照处理方法（HE，GIC，LTV和TT）进行局部化进一步提高了功能。
对（SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV和TT）等方法进行大尺度和小尺度的融合有助于光照不变的人脸识别。
来源：http://valser.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1051&page=1&extra=#pid1254
2023/2/23 14:39:43
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通信系统中关于多径衰弱信道的仿真实现，包括瑞利衰减信道、高斯信道的MATLAB仿真与对比分析以及蒙特卡罗的使用
2023/2/22 1:16:44
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本文首先回顾了空间谱估计技术的发展过程及现状；
比较详细的介绍了空间谱估计基础；
分析了DOA估计超分辨算法中的MUSIC算法和ESPRIT算法这两个经典代表，并通过Matlab仿真实验，对MUSIC算法与ESPRIT算法进行了对比功能分析，得出了算法的优缺点。
比较详细的介绍了空间谱估计基础；
分析了DOA估计超分辨算法中的MUSIC算法和ESPRIT算法这两个经典代表，并通过Matlab仿真实验，对MUSIC算法与ESPRIT算法进行了对比功能分析，得出了算法的优缺点。
2023/2/21 1:12:06
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气动执行机构的机理模型有助于研究其动态特性和控制算法,而对机理模型的验证是应用该模型的前提和基础。
该文在获得气动执行机构的气室热力学模型、摩擦力模型和阀杆动力学模型的基础上,设计了详尽的实验方案并搭建了实验平台。
最后通过对比分析实验结果和Simulink仿真结果,证明了该机理模型能够准确的描述气动执行机构的动态功能。
该文在获得气动执行机构的气室热力学模型、摩擦力模型和阀杆动力学模型的基础上,设计了详尽的实验方案并搭建了实验平台。
最后通过对比分析实验结果和Simulink仿真结果,证明了该机理模型能够准确的描述气动执行机构的动态功能。
2023/2/18 23:06:23
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BCH的编码与解码，利用matlab的simulink实现，经过对加入与不加入BCH的编码模块产生的结果进行对比。
2023/2/18 13:42:19
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c#OpenCvSharp图片类似度比较，四种方法对比，SSIM，PSNR,灰度直方图比较，RGB三通道全彩直方图比较，亲测，效果不错。
2023/2/17 12:20:44
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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。
2024-04-09 15:03
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