以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数，并运用曲率图实现了三维点云数据的配准．对于含有噪声的点云数据，先根据每个点的邻域特性估算其曲率值，然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图．通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析，可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集．对于两两配准，这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中，该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配，由匹配的特征点对进行坐标变换求解，完成了两三维点云的粗略配准，然后运用迭代最近点算法进行精确配准．最后将整个配准算法应用于真实的三维点云数据，结果表明该算法能有效抑制点云采样密度及噪声的影响，能够快速实现点云数据的精确配准．
2023-02-13 20:38:03
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主要功能：
1、支持单值分类和二值分类的超球体构建
2、支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid, laplacian)
3、支持 2D 或 3D 数据的决策边界可视化
4、支持基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的 SVDD 的参数优化
5、支持加权的 SVDD
资源使用事项：
1、提供了多个示例文件，每个文件的开头都有对应的介绍
2、需要 R2016b 以上的 MATLAB 版本
3、内含详细的使用说明
4、主要用于单类(One-class)分类问题得的研究。对于单分类任务。不是分类问题以“区分不同的类”为目标，也不是回归问题以“对每一个样本产生一个期望输出”为目标，而是给出一个关于训练样本集的描述，同时检测哪些与这个训练样本集相似的(新的)样本。该描述应该覆盖代表训练样本集的样本类，同时，在理想情况下，该描述应该能够将样本空间中其它所有可能的异常样本排除在外。
2023-02-13 12:54:48
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图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础，基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率，拥有更好的实用性，提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点，提出分配主方向的方法，利用DAISY算法建立描述符，得到特征点集后，使用RANSAC（随机抽样一致性）算法剔除误匹配点对，最终估计仿射变换参数，利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明，算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果，匹配时间通常介于SIFT与SURF-DAISY算法之间，算法在实用性上有较大优势。
2023-02-03 17:01:52
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spring boot项目利用onlyoffice实现在线编辑；搭建完环境，下载下来可以直接运行；
项目运行时，需要手动改一下index.html里的
、http://192.168.100.133:8080/d和http://192.168.100.133:8080/docx/save?id=1111这三个链接的ip和端口；
项目运行时，需要/d这个请求中F:\Desktop\111.docx 这个路径下有这个文件
2023-01-30 20:20:31
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数据结构与算法经典问题解析 Java语言描述，绝对是您学习算法和数据结构最好的书籍。里面大量的代码实例，堪称经典中的经典。
2023-01-26 10:26:53
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