代码分为read_can_use.m和main_can_ues.m先运行read_can_use.m读取图片的像素值，使用奇异值分解的方法得到对应的特征。
程序预设了只读取前5个人的人脸图片，可以自己改成最多15个人。
然后运行main_can_use.m，程序会输出112323，每个数字代表一张图片最有可能的识别类别（就是人的编号）。
对每个人的11张图片，取前7张训练网络，后4张测试网络，取前5个人进行实验。
所以共有35个训练样本，20个测试样本。
比如输出的结果是111122123333…..，因为每4个数字是属于同一个人的，前四个都是1则都预测正确，第二组的4个数字2212中的那个1就是预测错误（本来是2预测成了1）。
由于参数的随机初始化，不保证每次的结果都相同。
程序预设了只读取前5个人的人脸图片，可以自己改成最多15个人。
然后运行main_can_use.m，程序会输出112323，每个数字代表一张图片最有可能的识别类别（就是人的编号）。
对每个人的11张图片，取前7张训练网络，后4张测试网络，取前5个人进行实验。
所以共有35个训练样本，20个测试样本。
比如输出的结果是111122123333…..，因为每4个数字是属于同一个人的，前四个都是1则都预测正确，第二组的4个数字2212中的那个1就是预测错误（本来是2预测成了1）。
由于参数的随机初始化，不保证每次的结果都相同。
2025/4/25 5:01:34
1.39MB
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1vc6.0编写2读写2张bmp图片，并且可以进行模板匹配3使用到的算法有MAD算法，NCC算法，快速匹配算法，特征匹配算法4仅用于学习
2025/4/24 12:16:14
1.1MB
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Freeplane思维导图，知识和项目管理应用程序带给您的物品：boercher，dpolivaev，fnatter思维导图，知识管理，项目管理的应用程序。
以最有效的方式发展，组织和交流您的想法和知识。
特征思维导图知识管理项目管理介绍大纲写作
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2025/4/24 8:35:04
40.84MB
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研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.
2025/4/23 15:28:28
657KB
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[原创]自己实现的FPFH算法，效果与PCL中的完全一致。
输入量必须包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵、关键点在离散点云中的位置向量、邻域参数这么四个，另外两个量可缺省，填入ISS算法(资源已放出)步骤中用到的r邻域拓扑变量时可以节省运算资源。
输出量为一个矩阵，其中每一行为一个33维度向量，对应一个关键点的FPFH描述符。
个人比较满意的作品，代码变量命名规范、逻辑清晰、可读性强。
输入量必须包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵、关键点在离散点云中的位置向量、邻域参数这么四个，另外两个量可缺省，填入ISS算法(资源已放出)步骤中用到的r邻域拓扑变量时可以节省运算资源。
输出量为一个矩阵，其中每一行为一个33维度向量，对应一个关键点的FPFH描述符。
个人比较满意的作品，代码变量命名规范、逻辑清晰、可读性强。
2025/4/22 19:46:34
2KB
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一种基于K-SVD和正交匹配追踪算法（OMP）相结合的信号去噪算法。
该算法利用K-SVD算法将Gabor字典训练成能够最有效反映信号结构特征的超完备字典，然后基于训练完成的超完备字典，用OMP算法把一定数量的字典原子进行线性组合来构成原始信号，从而实现信号的去噪。
该算法利用K-SVD算法将Gabor字典训练成能够最有效反映信号结构特征的超完备字典，然后基于训练完成的超完备字典，用OMP算法把一定数量的字典原子进行线性组合来构成原始信号，从而实现信号的去噪。
2025/4/22 3:46:23
76KB
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pythondlib库，训练人脸的68个特征点检测器。
包含数据集，源码。
详细可以参考我的博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78511923
包含数据集，源码。
详细可以参考我的博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78511923
2025/4/20 13:22:33
12.77MB
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本文审视XML、Web服务及SOA间的关系，并解释厂商和标准组织如何从那些持续浮现的Web服务规范中形成奇妙的竞争与协同竞技场。
然后我们从应用架构简短历史的叙述着手来对过去的二十年作一个总结。
3.SOA的根源(SOA与过去架构的比较)我们现在实际地跳回时间轴看一看过去架构与SOA的差别。
这是一项有趣的研究，我们能够看出SOA许多当代特征的起源。
3.1.什么是架构?自打有计算机处理的自动化解决方案方案起，技术架构就已存在。
然而，在较老的环境中，解决方案直接建构于抽象的任务上，并规定其架构很少被执行。
随着多层应用的崛起，应用交付的变异开始剧增。
IT部门开始认识到需要定义标准化的基线应用，作为其他应
然后我们从应用架构简短历史的叙述着手来对过去的二十年作一个总结。
3.SOA的根源(SOA与过去架构的比较)我们现在实际地跳回时间轴看一看过去架构与SOA的差别。
这是一项有趣的研究，我们能够看出SOA许多当代特征的起源。
3.1.什么是架构?自打有计算机处理的自动化解决方案方案起，技术架构就已存在。
然而，在较老的环境中，解决方案直接建构于抽象的任务上，并规定其架构很少被执行。
随着多层应用的崛起，应用交付的变异开始剧增。
IT部门开始认识到需要定义标准化的基线应用，作为其他应
2025/4/17 14:13:05
155KB
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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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