在（无约束）优化中，回溯线搜索策略用作线搜索方法的一部分，以计算应该沿着给定搜索方向移动多远。 这是相对于经典 Armijo 方法的高级策略。 它是一种沿坐标轴的搜索方法，搜索应该在坐标轴的两个方向上进行。 还应该考虑这样一个事实，即可以分配一个方向 dk 使得 alpha=0 表示函数 g(alpha)=F(xk+alpha*dk) 的局部极小点，对于它可能无法找到当g（alpha）<g（0）时，接近0的alpha的正或负值。 如果您不想使用任何派生，则必须定义数字“完成”过程才能区分这种情况。 提出的模型是基于“抛物线”类型可接受条件的回溯 Armijo 型轮廓。

频率分集阵列“点”型发射方向图综合方法

未校准光度立体 使用 svd 的未知光源方向下的光度立体 这是一个简短的演示，展示了使用未校准的光度立体创建 3D 网格，仅使用笔记本电脑屏幕和网络摄像头（在本例中为 Macbook Pro）。 我正在使用集成的 iSight 摄像头和笔记本电脑屏幕从不同角度照亮模型。 结果是具有图像宽度 x 图像高度顶点的对象的 3D 网格，例如可以进一步用于馈送 3D 打印机。 此设置的想法基于以下论文：Schindler, G. (2008)。 通过计算机屏幕照明实现实时表面重建的光度立体。 3D 数据处理、可视化和传输国际研讨会，1-6。 源代码是用 C++ 编写的，我使用 OpenCV 进行图像处理。

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方向余弦阵解算问题

嵌入式方向毕业设计选题参考 收集了一些关于嵌入式方向的毕业设计选题，可以供参考以便找到自己合适的毕业设计选题。本人2014年毕业，如果同做嵌入式方向的可以一起参考探讨LZqq:琪琪易二柳气就气死，本文档来自网上，由于没有多少下载积分，在此上传攒点下载积分，望谅解。

由于野外的早期烟雾具有稀疏、扩散缓慢、面积小等特点，现有算法存在提取烟雾候选区域不完整或者产生空洞等问题。为此，提出一种基于“背景反馈”的动态背景更新算法。首先提取运动目标，依据烟雾颜色特征，使用K-means算法去除非烟颜色干扰像素，以更早得到烟雾疑似区域；然后提取每一个疑似烟雾区域的面积增长特性、空间能量及LBP直方图和HOG，并分别计算特征的置信度；最后将得到的置信度输入动态得分组合，确定每个疑似烟区是否包含烟雾。实验结果表明，所提算法能够更早地检测出烟雾，有效降低误警率。对于中远距离场景，平均可提早94帧检测到烟雾。

智能卡系列讲座(三) 智能卡技术与应用的发展方向——非接触式卡、双界面CPU卡.pdf

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主要是关于软件工程专业学生的考研方向，内容比较详细，希望会对你们有帮助。