matlab brisk算法代码视频中的多人脸跟踪 MATLAB实现了用于视频多面跟踪的软件。 最初开发用于跟踪电视节目中人物的脸。 詹姆斯·查尔斯（James Charles）提供的代码。 本作品已根据知识共享署名4.0国际许可协议获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问或发送一封信给知识共享，PO Box 1866，Mountain View，CA 94042，USA。 它能做什么 给定输入视频，该软件将从一帧到下一帧依次跟踪面部边界框。 曲目将保存到磁盘，并且具有恢复功能，您可以从上次停止的地方停止和开始跟踪。 包括 用于跟踪视频中人脸的软件。 可视化功能可查看曲目。 演示脚本和视频说明如何使用代码。 这个怎么运作 该软件使用Viola-Jones的正面检测器检测面部。 然后使用Kanade-Lucas-Tomasi（KLT）算法跟踪人脸边界框。 当出现新的面部检测时，跟踪的关键点（BRISK）将更新。 仅在面部边界框的中心内搜索关键点，这可以减少对背景内容的漂移，但也可以跟踪面部轮廓。 依存关系 该代码已在MATLAB R2014a中进行了测试，并且大概还将在更高版本中运行。

matlab中存档算法代码BIM跟踪器 这是我们的论文“ BIM-Tracker：使用3D建筑模型进行室内定位的基于模型的视觉跟踪方法”的MATLAB实现。 所提供的代码处于测试阶段，有关改进和优化的任何建议均受到欢迎。 如果您使用该代码，请引用我们的论文。 @article{ACHARYA2019157, title = "BIM-Tracker: A model-based visual tracking approach for indoor localisation using a 3D building model", journal = "ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing", volume = "150", pages = "157 - 171", year = "2019", issn = "0924-2716", doi = "https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.014", url = "http://www.sciencedirect.com/sci

蚁群算法 详细资料 内含代码与学习资料 C代码及matlab蚁群算法工具箱及使用教程

C,C++区域生长算法代码,还好！欢迎大家下载！

代码中包含训练，测试，数据，demo演示等程序，非常值得初学者学习。

des算法代码Verilog HDL

目标跟踪算法代码 + 论文 和 笔记等 相关内容打包发送。

Aprior算法的Python代码实现，其中定义了python实现关联规则算法的函数。

AC算法 源代码包含算法原理

文章：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5f49acab0102x7i5.html 在日常生活中，包括在设计计算机软件时，我们经常要判断一个元素是否在一个 集合中。比如在字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确（也就是要判断它是否在已知的字典中）；在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上；在网络爬虫里，一个网址是否被访问过等等。最直接的方法就是将集合中全部的元素存在计算机中，遇到一个新 元素时，将它和集合中的元素直接比较即可。一般来讲，计算机中的集合是用哈希表（hash table）来存储的。它的好处是快速准确，缺点是费存储空间。当集合比较小时，这个问题不显著，但是当集合巨大时，哈希表存储效率低的问题就显现出来 了。比如说，一个象 Yahoo,Hotmail 和 Gmai 那样的公众电子邮件（email）提供商，总是需要过滤来自发送垃圾邮件的人（spamer）的垃圾邮件。一个办法就是记录下那些发垃圾邮件的 email 地址。由于那些发送者不停地在注册新的地址，全世界少说也有几十亿个发垃圾邮件的地址，将他们都存起来则需要大量的网络服务器。如果用哈希表，每存储一亿 个 email 地址