[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
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这是一种图像视觉显著性提取方法，对应文献S.Goferman,L.Zelnik-Manor,andA.Tal,“Context-awaresaliencydetection,”inIEEECVPR,2010,pp.2376–2383.该文献中的模型同时考虑了图像的局部特征和全局特征，克服了显著区域范围是固定模型以及区域只考虑到前景图像，忽视含有信息量的背景信息的做法，能提取出显著区域轮廓，利于后续处理，但是需要计算图像中每个像素点相当于局部区域的显著性，计算量较大。
2025/3/29 0:47:36
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提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。
2025/1/3 11:20:23
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我收集到得一些人脸识别的程序和大家分享-人脸识别系统（已经建立人脸库）.rar将我收集到得一些比较完整的人脸识别的资料和大家分享，由于附件大小的限制我只挑选了一些小的发上来，还有些为了减小文件，我把数据文件和人脸库等一些图片都删掉了，所以程序可能无法直接演示，需要大家自己添加一些数据文件。
人脸库网上都有，大家可以自己下载。
程序还是不错的，大家可以参考有一下一些资料完整的人脸识别系统（已经建立人脸库）NMFs算法用于实现基于人脸局部特征的人脸识别OPENGL人脸识别使用基于LDA算法的人脸识别程序国外著名大学成功的人脸检测识别算法中的眨眼检测用HMM实现的人脸识别及其文档经过调试完整的人脸检测系统源码LinearDiscriminantAnalysis算法
人脸库网上都有，大家可以自己下载。
程序还是不错的，大家可以参考有一下一些资料完整的人脸识别系统（已经建立人脸库）NMFs算法用于实现基于人脸局部特征的人脸识别OPENGL人脸识别使用基于LDA算法的人脸识别程序国外著名大学成功的人脸检测识别算法中的眨眼检测用HMM实现的人脸识别及其文档经过调试完整的人脸检测系统源码LinearDiscriminantAnalysis算法
2024/3/15 14:16:57
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SIFT作为场景图像的局部特征能够较好的表征和区分不同的场景。
对于类别间距较大的样本，SVM能够很好的分类.
对于类别间距较大的样本，SVM能够很好的分类.
2023/10/27 21:44:38
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局部特征尺度分解一种信号处理方法，LCD通过三次样条插值获得光滑的内禀尺度分量（Intrinsicscalecomponent，简称ISC），从本质上解决了ITD分解结果出现毛刺的现象。
2023/9/1 6:36:54
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数字图像处理（DIA）相关实验，包括matlab的源代码、效果图与论文等参考资料。
任务描述：1. 给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系；
2. 基于上述初步匹配结果，实现spatialcoding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配；
3. 将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分。
任务描述：1. 给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系；
2. 基于上述初步匹配结果，实现spatialcoding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配；
3. 将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分。
2023/8/17 20:37:32
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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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