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Shadow Detection and Removal 代码，图像阴影检测与去除算法效果优秀

这是论文“Density Peak Clustering-based Noisy Label Detection for Hyperspectral Image Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, (Accepted)”的代码，更多细节可以在论文中找到。 如果你使用这个演示，请引用这篇论文。 要运行此演示，您应该先下载 libsvm-3.22。 libsvm-3.22 可在https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 获得

假新闻检测虚假新闻检测 此仓库是有关伪造新闻检测的令人敬畏的事物的集合，包括论文，代码等。您可以随意编辑。 内容 文件 民意调查 。 ARXIV 2019。 。 情报科学，2019，497：38-55。 。 ACM计算调查（CSUR），2018，51（2）：1-36。 。 科学，2018，359（6380）：1146-1151。 。 ACM SIGKDD勘探通讯，2017，19（1）：22-36。 事实检查 EMNLP-2020 。 为了阻止用户传播假新闻，本文提出了一个新颖的框架来搜索与原始海报有关的事实检查文章。 搜索可以直接警告虚假新闻发布者和在线用户有关虚假信息的信息，从而阻止他们传播虚假新闻。 这篇文章提出了一个新的框架，检索和原始帖子相关的经过真实性检验的文章，并且贴出这些文章来警告用户这可能是虚假新闻来组织虚假新闻的传播。 SIGIR-2019 。 事实检查员通

颜色分类leetcode 疲劳检测 眼睛状态分类使用 OpenCV 和 DLib 来估计眼睛闭合百分比 (PERCLOS) 并提醒昏昏欲睡的人（例如司机）。 依赖项： ... 1. OpenCV（3.0 或更高版本）... 2. Dlib（19.0 或更高版本，用于面部标记） 使用长/短轴的纵横比 (cpp) 使用 DLib 面部标志检测器来查找眼睛的长轴和短轴以及嘴巴。 长轴和短轴的纵横比用于确定眼睛/嘴巴是否张开； 这允许眼睛状态分类和打哈欠检测。 需要 .dat 文件中的预训练 DLib 面部标志检测器模型。 使用二元阈值 使用 OpenCV Haar Cascade 分类器检测人脸，然后检测人脸边界框内定义的粗糙区域内的眼睛。 眼睛状态分类是通过对肤色的图像进行阈值处理并计算黑色像素的数量来完成的，阈值通过 HSV 直方图针对肤色进行归一化

脸部活跃度检测 描述 深度学习管道，能够发现人脸与合法人脸，并在人脸识别系统中执行反人脸欺骗。 它是在Keras，Tensorflow和OpenCV帮助下构建的。 样本数据集已上传到sample_dataset_folder中。 方法 检测伪造的面Kong与真实/合法面Kong的问题被视为二进制分类任务。 基本上，给定输入图像，我们将训练一个卷积神经网络，该卷积神经网络能够将真实面Kong与伪造/欺骗面Kong区分开。 该任务涉及四个主要步骤： 构建图像数据集本身。 实现一个能够执行活动检测器（Livenessnet）的CNN。 训练活动度检测器网络。 创建一个能够采用我们训练有素的活动检测器模型的Python + OpenCV脚本，并将其应用于实时视频。 创建一个Web平台以交互方式访问活动度检测算法。 该存储库的内容 sample_liveness_data：包含样本数据集。

心脏病检测Web应用程序 该存储库包含为此Web应用程序项目开发的所有代码文件。 这是一个作为Web应用程序部署的机器学习项目。 预览： ： 目的：该项目旨在开发一种机器学习模型，该模型可用于根据给定的医学报告数据预测患有心脏病的患者。 编程语言：Python3 图书馆：Sklearn，Pandas，NumPy，Matplotlib，Seaborn等 Web框架：Python中的Flask Web框架 部署：Heroku 使用的技能：编程，数据分析，机器学习算法知识，数据结构和算法知识，Web开发。 该存储库的文件介绍， “ heart.csv”是从UCI机器学习存储库中获取的数据集。 “ model.py”是用于开发机器学习模型的python脚本。 在可用数据集上对“ knn_model.py”进行训练后，将其保存为ML模型。 “ app.py”具有开发Web应

matlab中的ks检验代码本地新奇检测 版权 该软件包包含用于执行本地新颖性检测的 Matlab 源代码，如下所述： Paul Bodesheim 和 Alexander Freytag 以及 Erik Rodner 和 Joachim Denzler： “多类识别问题中的局部新颖性检测”。 IEEE 计算机视觉应用冬季会议 (WACV) 的论文集，2015 年。 如果您正在使用此代码，请引用该论文！ (LGPL) 版权归 Paul Bodesheim 和 Alexander Freytag 以及 Erik Rodner 和 Joachim Denzler 内容 learn_local_novelty_detection_model.m test_local_novelty_detection_model.m demo_local_novelty_detection.m README.md License.txt code_knfst.zip KNFST 源代码 我们还包含了论文中的源代码： Paul Bodesheim、Alexander Freytag、Erik Rodner、M

使用一阶和二阶导数函数检测图像边缘。

恒虚警率检测matlab代码SFND雷达目标的生成和检测 代码详细信息： 为该项目。 1. 2D CFAR流程的实现步骤： 错误警报是错误的雷达目标检测，它是由噪声或超出阈值检测的任何其他干扰信号引起的。 动态阈值计算多个阈值级别，这有助于降低误报率。 2D CFAR是一种动态阈值处理技术。 使用这种技术，可以监视每个距离/多普勒频率范围或多普勒频率范围内的噪声，并将信号与本地噪声水平进行比较。 使用该比较来创建一个阈值，该阈值将误报率保持恒定。 错误警报问题可以通过实施恒定的错误警报率来解决。 CFAR根据车辆周围环境改变检测阈值。 CFAR技术估算“被测小区”一侧或两侧的雷达范围和多普勒小区“训练小区”中的干扰水平。 然后，将估算值用于确定目标是否在被测单元（CUT）中。 2D CFAR步骤 FMCW配置：使用给定的规范设计FMCW波形。 此后，计算带宽，线性调频时间和斜率。 Rt = 110; % m Vt = -20; % m/s d_Resolution = 1; % m c = 3e8; % m/s max_radar_range = 200; max_radar_velo