cs裁剪算法改进OpenGL

为了消除光照变化对人脸识别的影响,提出了一种新的基于小波的光照归一化算法。首先对人脸图像进行三级小波分解,获取低频和高频系数;接着对低频成分直方图均衡化,减弱光照的影响,同时对高频成分阈值去噪,再放大高频以增强图像边缘;最后进行逆小波变换,得到归一化后的人脸图像。在Yale B人脸库上的实验结果表明:本文方法可有效减弱光照变化对人脸识别的影响,显著地提高了人脸识别系统的识别率。

与传统逆变器相比，文章提出的改进型Z源逆变器不仅可以减小电容和电感，同时电容的电压应力得到有效降低。文中首先对其电路工作原理进行分析，得到各参数的设计方法，再由计算及仿真，推算出开关管上的电流应力确实有效降低，并在Simulink中验证了该改进型Z源设计的合理性。

基于原创博客：[学习分享]滑模控制、终端滑模控制、非奇异快速，趋近律、饱和函数、Matlab仿真、干扰、非线性控制[半天入门]

LDP 算法是将与Kirsch 算子运算后得到的一些负值的邻域灰度值作为中心灰度值的编码因子，这将会导致中心灰度值不能很好的反映邻域局部特征信息，从而降低识别率。针对于此，本文提出了一种改进的局部定向模式(CLDP)算法。该算法在LDP 的基础上，去掉邻域灰度值为负值的因子，对中心灰度值进行重新编码，由于该编码值是将与Kirsch 算子运算后的正值值作为图像边缘输出，使中心灰度值能很好反映邻域的局部特征信息，从而提高人脸的识别率。本文还将提出的CLDP 算法用在YALE，ORL，JAFFE 等人脸数据库中进行人脸识别。从实验的结果表明，该方法识别性能较LDP算法，LDN 算法以及ELDP 算法

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张量投票算法利用人类感知功能原理进行计算,它具有较强的鲁棒性、非迭代性、参数唯一性等特性,其非迭代性具有节省计算时间的显著性特征,因此,广泛应用于图像线特征提取,但在一些含有复杂噪声的图像中,却不能得到更为连续的显著线特征信息。本文针对此问题,提出一种改进的具有迭代性的张量投票算法,它主要是对投票域进行迭代改进,使改进后的张量投票算法可以提取更为连续的显著线特征,且与传统的张量投票算法相比,本文算法既缩短了计算时间,又提取了更为连续的线特征图像。

LDPC各种改进的比特翻转算法及加权比特翻转算法，包含BF

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传统MeanShift目标跟踪算法通过bin-bin颜色直方图表示目标特征，直方图中往往会混入背景颜色信息，造成跟踪不准确；同时由于MeanShift算法具有局部最优性，当目标受到严重遮挡丢失后，不能对目标重新定位跟踪。为了解决上述问题，在颜色直方图和抗遮挡能力方面进行了改进。利用交叉bin颜色直方图代替传统的bin-bin颜色直方图表示目标特征，减少背景颜色的干扰，提高MeanShift算法跟踪精度；当目标受到严重遮挡丢失后，通过一种尺度变化调整机制，在全局范围内搜索目标位置，提高MeanShift算法抗遮挡能力。实验显示，改进后的算法不仅在背景干扰大时对目标的跟踪精度更高，而且当目标受到严重遮挡丢失后，也能够对目标重新定位跟踪。