博物馆VR 注意：单击以在浏览器中访问VR。 源代码托管在本地，目前正在开发中。 在Web VR中实现与浏览器兼容的虚拟现实博物馆 项目逻辑代码将托管在github上。 要查看项目，将提供Glitch的链接，以便您可以在浏览器中查看VR博物馆。

matlab精度检验代码使用空间金字塔匹配进行场景分类 项目总结 该项目演示了统计金字塔匹配（SPM）在词袋（BoW）方法上的应用。 BoW方法用于对象识别和场景分类。 该项目包含图像的训练和测试案例。 每个图像已生成60个特征。 从这60个功能中，使用K-Means聚类法创建了视觉词，该词已被用作字典。 然后使用字典为每个图像生成视觉单词向量。 第2节帮助我们在从不同图像的视觉单词向量生成的直方图上实施SPM方法。 我们基于3层直方图匹配训练了我们的算法。 最后，我们在分类160张测试图像中检查了训练算法的准确性。 文献资料 可以在链接中找到项目报告 文件夹树 包含原始问题陈述 包含具有实施细节的报告 包含Matlab中的实现代码 数据表 精度表： 混淆矩阵转储： 使用的软件/硬件 个人系统上的MATLAB R2017a。 英特尔i3、3GB Ram，Sublime Text 3 IDE。 还对MATLAB版本为2015的Timberlake和Styx Systems进行了培训 参考 MATLAB文档 硬件1.pdf Grauman_darrell_iccv2005.pdf cvpr

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本文研究提出了一种时空滤波相结合的非均匀性校正算法。该算法首先用全局 滤波器把输入的原非均匀性图像信息分成空间高频和低频两部分，然后用高频成分来 估计非均匀性校正参数

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