SURF算法原文的翻译，加入了作者的一些理解

实现了基于opencv的手部运动跟踪，利用了模板匹配的方法，首先载入模板，将其灰度化（加快匹配速度），然后从摄像头或者电脑硬盘中读取视频，将视频的每一帧二值化后与模板进行匹配，最后用长方形画出匹配区域，并用圆形标明中心

1、伪随机相位 编码信号 2、多普勒容限 3、FFT实现匹配滤波 4、匹配滤波增益 5、距离分辨率和速度分辨率 6、FFT增益 7、加窗改善信噪比

图像匹配代码，经过验证，能实现两幅图像的匹配。

针对环境减灾小卫星高光谱影像数据中存在的条带噪声，提出一种双边滤波与矩匹配方法融合的去除条带噪声方法。该方法克服了传统方法在去除条带噪声的同时带来新的噪声，并且边缘信息丢失等问题。最后进行了几种去除条带方法的比较试验，并且对试验结果进行了讨论。试验证明，提出的方法去除高光谱遥感影像的条带噪声效果明显，且能较好地保留原始影像中的地物信息。

IOS Sqlite正则匹配

KITTI 2012/2015双目立体匹配(stereo matching)数据集百度云下载-附件资源

对于基于块进行立体匹配的深度学习方法而言，网络结构的设计对匹配代价的计算至关重要，同时，卷积神经网络（CNN）在图像处理时的耗时问题也亟待解决。提出一种基于“缩小型”网络的CNN立体匹配方法。利用CNN训练左右图像块的相似性，计算出立体匹配的匹配代价。其中，CNN特征提取阶段，通过对每个层增加相应的批归一化层，可以使训练使用更大的学习率，加快网络训练收敛速度。另外，网络设计中全连接层采用“逐层缩小”的形式，结合上述网络优化和损失函数改善，在保证精度的同时提高了运行速度。使用KITTI数据集对算法进行验证，实验结果证明，相比目前国内外先进方法，本文算法在精度方面有一定优势，相比部分方法，速度有较大提升。

案例推理是一种依靠历史案例经验来指导人们认识和解决问题的方法，比较适用于信息缺失却需要快速反应的应急决策领域。鉴于非常规突发事件与常规突发事件存在诸多差异，在应急案例库中很难检索到与当前所发生的非常规事件相似的案例，从而可能导致应急案例检索系统失效。为了解决这一难题，首先把非常规突发事件按照时间序列划分成若干阶段，对每一阶段的特定子事件即常规突发事件进行匹配与检索；然后以证据理论为主要工具，构建基于多属性效用匹配的应急案例检索模型并求解算法，为应急决策提供技术支持；最后的实例分析验证了所建模型的有效性和可行性。

代码可运行，含MATLAB代码，sift.m,match.m