matlab改变代码颜色6D物体检测器 对象检测器能够根据深度相机输入识别3D空间中的对象及其姿势。 它基于以下论文： Andreas Doumanoglou，Rigas Kouskouridas，Sotiris Malassiotis，Tae-Kyun Kim CVPR 2016 但已针对各种项目的需要进行了修改。 因此，可能与本文有所不同，并且不能保证可以准确复制本文提供的结果。 不幸的是，用于运行本文实验的所有参数的值均已被覆盖，但是默认值应接近于它们。 但是，应该搜索最适合感兴趣对象的最佳参数值。 如果您使用此源代码在自己的测试方案上评估该方法，请引用上述论文。 请仔细阅读指南，以正确使用检测器。 建立项目 源代码已在Ubuntu 14.04上进行了测试。 以下是所有必需的依赖项： 博客 GFlags OpenMP的 促进 OpenCV（2.4.10） 聚氯乙烯 VTK（5.10） CUDA LMDB 原虫 咖啡（1.7） 安装了所有必需的库之后，请运行以下命令来构建项目： mkdir build cd build cmake .. make 如果未生成错误，则应该已经创建了两

Dlib FaceLandmark Detector 1.3.3

如题所示，感觉还不错，就下下来了。 原来是2005版本的，可能大家用起来不一定顺手，于是我就编程2010了，修改了src文件家中的example项目，便于大家使用。 希望对大家有帮助。

matlab求导代码早产脑电图的爆炸检测器 收集M文件（计算机代码），以实施一种方法来检测EEG记录上的突发，如中所述。 检测器使用多个幅度和频谱特征的线性组合。 使用双极EEG蒙太奇（F3-C3，F4-C4，C3-O1，C4-O2，C3-T3，C4-T4，Cz-C3，和C4-Cz）。 检测器仅在1个通道上运行。 需要Matlab或Octave编程环境。 可以在上找到更新。 要引用此软件，请使用reference。 更新（2019年11月）：此代码的Python版本位于： 内容 概述 一种检测早产儿脑电图爆发的简单方法。 该方法是通过评估突发的多个频率和幅度特征而开发的。 所选特征在分类器（支持向量机）中组合。 经过特征选择和训练程序后，检测器由八个特征组成，这些特征在线性支持向量机中组合在一起。 此处的代码实现了此检测器，该检测器接受了来自36个早产儿的1通道10分钟EEG录音的注解。 快速开始 在Matlab / Octave中设置路径，或使用load_curdir函数设置路径： >> load_curdir; 例子 % use impulsive noise test signa

利用GestureDetector关闭activity 手势向右滑动关闭当前activity

基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测 提出了一种基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测方法。 我们已经在某些应用中成功使用了这种方法，例如卫星跟踪，UGV制导和姿态估计。 :smiling_face_with_smiling_eyes: 可以从最新版本中下载Matlab和Python的二进制文件。 1编译我们的代码 我们已经成功地将AMED应用于各种平台（Windows，Ubuntu，ARM）。 用于不同平台的代码可能需要进行一些细微的更改。 1.1 Windows OpenCV> 3.1.0 VS 2015 您可以将所有.h和.cpp文件添加到您的项目中。 不要忘记配置有关OpenCV项目:)。 main.cpp给出了一个从图像中检测椭圆的示例。 AAMED aamed（drows，dcols） 。 卓尔（dcols）必须大于所有已使用图像的行（cols）。 然后，我们可以使用aamed.run_FLED（imgG）; 从多个图像中检测椭圆。 非常重要

schmid滤波函数matlab源码尺度空间斑点检测器 计算机视觉与图像处理 作业2 *标度空间斑点检测 指导老师：Kevin R. Keane TA：Radhakrishna Dasari，Yuhao Du，Niyazi Sorkunlu 截止日期：2017年10月18日 分配的目标是实现课堂上讨论的Laplacian Blob检测器。 算法概述 1.生成高斯滤波器的拉普拉斯算子。 2.建立一个拉普拉斯尺度空间，从一些初始尺度开始，进行n次迭代： （a）在当前比例尺上使用比例尺标准化的拉普拉斯算子过滤图像。 （b）将拉普拉斯响应的平方保存为当前尺度空间水平。 （c）将规模增加k倍。 3.在比例空间中执行非最大抑制。 4.以特征比例显示结果圆。 测试影像 在hw2.zip的数据目录中，有四个图像可以测试您的代码，并为以下示例提供输出图像： 供你参考。 不过请记住，根据您的阈值，您的输出可能看起来有所不同， 规模范围和其他实施细节。 除了提供的图像外，还运行您的代码 在您自己选择的至少四张图像上。 ∗为此任务分配给Svetlana Lazebnik。 1个 详细说明 不要忘记将图像转换为

日志异常检测器 日志异常检测器是一个名为“ Project Scorpio”的开源项目代码。 LAD也简称为LAD。 它可以连接到流媒体源并生成对异常日志行的预测。 在内部，它使用无监督机器学习。 我们结合了许多机器学习模型来实现这一结果。 另外，它在回路反馈系统中还包括一个人。 项目背景 该项目的最初目标是开发一种自动方法，根据用户应用程序日志中包含的信息，在用户的应用程序出现问题时通知用户。 不幸的是，日志中充满了包含警告甚至是可以忽略的错误的消息，因此简单的“查找关键字”方法是不够的。 另外，日志的数量在不断增加，没有人愿意或无法监视所有日志。 简而言之，我们的最初目标是使用自然语言处理工具进行文本编码，并使用机器学习方法进行自动异常检测，以构建一种工具，该工具可以通过突出显示最日志来帮助开发人员针对失败的应用程序更快地执行根本原因分析如果应用程序开始产生高频率的异常日志，则很可能

翻译SSD论文(Single Shot MultiBox Detector) ，转载仅作交流~

matlab人脸特征定位代码SpecDiff欺骗检测器 该存储库包含一个示例代码，该示例代码计算出我们的IJCB论文中提出的SpecDiff描述符，以执行面部表情攻击（欺骗）检测。 SpecDiff描述符利用面部图像的镜面反射和漫反射，无需大型训练数据库或高性能计算系统，即可进行快速，准确的欺骗检测。 *十月2020年更新：我们的论文获得了IJCB 2020 Google PC Chairs Choice最佳论文奖。 经过测试的计算环境 MATLAB R2017b 示例代码教程 运行主脚本“ SpecDiff_main.m”。 该脚本会加载一对示例照片（使用闪光灯和不使用闪光灯拍摄），以计算SpecDiff描述符。 带有径向基函数（RBF）内核的支持向量机（SVM）将描述符分为实时或欺骗两种类别之一。 分类分数的正值和负值分别表示实时分类和欺骗分类。 结果图 文件和目录 SpecDiff_main.m 主脚本将预处理应用于示例照片对，并将其分类为实时或欺骗类。 load_facial_images.m 加载一对面部照片，一张带有闪光灯，另一张不带有闪光灯。 预处理程序 应用本文中描述的