图像特征提取是计算机视觉应用的根本基础。
研究了SIFT、LBP和HOG等3种信息互补的局部特征（即多角度局部特征）提取算法，研究了基于稀疏编码的图像相似性匹配算法，并以基于内容的图像检索（CBIR）为应用实例，验证了算法的有效性和高效性。
研究了SIFT、LBP和HOG等3种信息互补的局部特征（即多角度局部特征）提取算法，研究了基于稀疏编码的图像相似性匹配算法，并以基于内容的图像检索（CBIR）为应用实例，验证了算法的有效性和高效性。
2025/12/19 3:39:21
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文件两个部分，getmapping是原作者的代码，这个文件用来生成一个查找表，将0-255映射到0-35上。
这就是旋转不变性的体现。
第二个文件是我自己写的计算特定点的8邻域lBP值，然后通过查找表，将LBP值映射到0-35的分布上。
代码注释比较详细。
一看就懂。
这就是旋转不变性的体现。
第二个文件是我自己写的计算特定点的8邻域lBP值，然后通过查找表，将LBP值映射到0-35的分布上。
代码注释比较详细。
一看就懂。
2025/11/26 12:25:25
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基于IDL开发的计算图像纹理特征的算子，图像是TIFF格式的空间数据，计算出来之后每个像元均具有对应的LBP特征值。
2025/9/25 2:46:19
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本基于MATLAB图像处理的疲劳驾驶检测提出了一种基于视觉信息和人工智能的驾驶员睡意自动检测模块。
该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。
人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。
为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。
提出的人脸跟踪方法，还具有自校正能力。
在找到眼睛区域后，利用局部二值模式（LBP）提取眼睛特征。
利用这些特征，训练一个支持向量机分类器（SVM）进行眼睛状态分析。
该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。
人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。
为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。
提出的人脸跟踪方法，还具有自校正能力。
在找到眼睛区域后，利用局部二值模式（LBP）提取眼睛特征。
利用这些特征，训练一个支持向量机分类器（SVM）进行眼睛状态分析。
2025/8/22 21:24:45
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mo_3.m_lbp特征提取，fitcecoc训练svm模型，predict预测，人脸分类。
使用fitcecoc函数训练一个多分类的SVM模型，使用predict函数利用训练出的模型对测试数据进行预测，将得到的类标预测值与测试数据真实的类标进行比较，计算测试数据中被正确分类的样本所占的比例。
使用fitcecoc函数训练一个多分类的SVM模型，使用predict函数利用训练出的模型对测试数据进行预测，将得到的类标预测值与测试数据真实的类标进行比较，计算测试数据中被正确分类的样本所占的比例。
2025/8/4 5:45:50
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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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