robust optimization_sliders_rt.pdf

内含从国外网站上下的开源C++代码（以OpenCV为基础，但不是直接调用OpenCVC里面的SURF）与原理文档，算法步骤十分明确，注释十分到位，运行环境为VS2008+OpenCV2，希望对深入学习SURF算法的同学有帮助！

2009年 Yi Ma的论文，对于学习鲁棒PCA非常有帮助

讨论子空间聚类问题，运用低秩表示，在样本中找寻低秩表示，把样本表示为给定字典中基的线性组合。低秩表示可以精确高效大的用作鲁棒子空间聚类和误差修正。同时总结RPCA和LRR的区别

描述： 这个函数 OPENSURF，是 SURF（加速鲁棒特征）的一个实现。 SURF 将检测图像中的地标点，并通过对（一点点）旋转、缩放和噪声具有鲁棒性的向量来描述这些点。 它可以以与获得专利的 SIFT（尺度不变特征变换）相同的方式使用。 因此根据对应点对齐（配准）两个或多个图像（参见 example3.m），或进行 3D 重建。 执行： Surf 的这个 Matlab 实现是 Chris Evans 的 OpenSurf C# 代码的 Matlab 优化翻译，并给出了完全相同的答案。 Chris Evans 编写了最好的、结构良好的全包 SURF 实现之一。 在他的网站上，您可以找到 OpenSURF 的评估以及 C# 和 C++ 代码。 http://www.chrisevansdev.com/opensurf/ Chris Evans 允许我在（Mathworks）BSD 许

Robust Face Alignment Under Occlusion via Regional Predictive Power Estimation-附件资源

百度apollo定位文献中文翻译 Robust and Precise Vehicle Localization based on Multi-sensor Fusion in Diverse City Scenes

ICP算法通过迭代的方式解决点云的刚性配准: (1) 基于最近空间距离寻找hard的点对应关系; (2) 求解最小二乘变换。其中第(1)步对待配准点云的初始位置和噪声点/离群点敏感，会导致迭代收敛到错误的局部最小值。在本文中，作者提出了RPM-Net，一种对初始化不太敏感且鲁棒的、基于学习的用于刚性点云配准方法。为此，RMP-Net使用可微的Sinkhorn层和退火(Annealing)技术，利用从空间坐标和局部几何信息中学习到的混合特征，实现点对应(point correspondences)的软(soft)分配。为了提高配准性能，作者引入了第二个网络来预测最佳退火参数。与现有的一些方法不同，RPM-Net可以处理部分可见和丢失correspondences的点云。实验结果表明，与现有的非深度学习和最近的基于深度学习的方法相比，RPM-Net达到了SOTA。

matlab去水印源代码使用Walsh Hadamard变换研究鲁棒且难以察觉的盲彩色图像水印 目录 项目信息 学者：TrầnHảiĐăng 类别：AT12ET-AT120515 讲师：Ths。 TrầnThịXuyên 学院：密码技术学院项目：使用Walsh Hadamard变换研究鲁棒且难以察觉的盲彩色图像水印参考：使用WHT的有效的健壮且不易察觉的盲彩色图像水印，K。Prabha，I。Shatheesh Sam 概述 说明文件： 下载： 源代码： 系统信息 处理器：Intel Core I7-3770 3.4GHZ 内存：16GB VGA：NVIDIA GeForce 650Ti 软体：Matlab R2018a 操作系统：Windows 10 build 19041 显示：华硕VA24EHE 如何安装 前往下载 对于MATLAB用户 1. Download "WatermarkWHT_for_MATLAB_user" lastest version. 2. Open "MATLAB" program. 3. Change Workspace/Current folder to

鲁棒控制工具箱提供了一系列的函数和工具以支持带有不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。在该工具箱的帮助下，你可以建立带有不确定参数和动态特性的LTI模型，也可以分析MIMO系统的稳定性裕度和最坏情况下的性能。 该工具箱提供了一系列的控制器分析和综合函数，能够分析最坏情况下的性能及确定最坏情况下的参数值。利用模型降阶函数能够对复杂模型进行简化。同时提供了先进的鲁棒控制方法，如H2、H∞、LMI、μ分析等。