冲浪配准数学代码盖姆 这是Toby Collins，Pablo Mesejo和Adrien Bartoli发表于欧洲的同行评议论文“基于图的关键点匹配中的错误分析和建议的解决方案”中Matlab的基于图的仿射不变关键点匹配（GAIM）的Matlab实现。 2014年9月召开的计算机视觉会议。GAIM解决了两个图像的一般基于关键点的图形匹配问题。 它不需要对象的数量，遮挡的数量，图像之间的非刚性运动的数量，背景杂波的数量或对象的拓扑结构（如果例如对象撕裂，状态可能会发生变化）的先验知识。 这是作者的实现。 如果您在工作中使用此代码的任何部分，请引用本文。 最重要的是，我们希望您会发现此代码有用。 基于图的关键点匹配是一个非常困难的计算机视觉问题，尚未完全解决，需要进行不断的研究。 问题包括使用例如SIFT或SURF检测两个图像中的关键点（或特征），然后使用它们的描述符和相邻关键点之间的几何约束来匹配关键点。 解决方案对于几种应用程序非常重要，包括非刚性对象跟踪，配准和非刚性场景理解。 为了使其正常工作，图像中的对象必须具有良好的纹理（以便可以检测到关键点），并且图像不应被噪声，模糊或压缩

同行评审

JHU获取和清理数据（数据分析专业课程3） 此存储库包含“获取和清理数据”的同行评审作业的脚本和数据。 数据 原始数据集取自 。 脚本 run_analysis.R是 R 脚本，用于执行课程作业所需的操作。 它可以通过导入到 RStudio 并启动脚本来运行。 它假定数据目录（test/ 和 train/）位于工作目录中并且未压缩。 文档 CodeBook.md描述了变量、数据和对原始数据所做的更改，以创建整洁的数据集。 结果 run_analysis.R的输出在tidyAverages.txt.

（1）为什么需要同行评审？第一个原因：技术工作之所以需要接受同行评审就好比铅笔需要橡皮一样，请记住：凡人皆有错！我们离不开同行评审的第二个原因是：尽管人们善于找出自己所犯的部分错误，但是相对于其他任何人而言，大量的各种错误还是很容易逃脱创作者的眼睛，这被称为思维定势。第三个原因：许多缺陷是在早期阶段引入的。如下图所示：缺陷发现越晚，纠正费用越高。如下图所示：而且缺陷数量的放大的原因，每个进入下个步骤的缺陷都可能引起下个步骤中的多个缺陷，导致消缺成本的剧增。（2）同行评审和测试哪一个更合算？当然是同行评审更划算。同行评审不可能代替测试，做同行评审的目的就是减少泄漏到测试阶段的缺陷。从经济角度考虑

很好的一个需求测试文档，重要的资料，对于测试人员，尤其是对于需求测试不太清晰的人，是很重要的！