一种基于雨线主方向自适应的全局稀疏去雨模型.pdf

针对视频和图像中快速、准确的行人检测问题，提出了一种分层次的、全局信息和局部信息相结合的行人检测算法。该方法以随机森林分类器为基础，利用图像金字塔模型融合行人的多层信息。首先，在低尺度空间利用主方向模板（DOT）特征和随机森林算法训练行人的全局分类器，第一层检测在低尺度空间中进行，找到行人的候选区域；然后，在高尺度空间提取图像块集合，基于部件随机森林训练行人的局部外观和几何约束模型；最后，基于上层的候选区域，在高尺度空间利用霍夫投票进行第二层精确检测。实验结果表明，该方法有更低的时间复杂度，并提升了行人检测的准确率，全局信息和局部信息的层次融合，能有效解决快速、准确的行人检测问题。

针对二进制描述算法（Oriented fast and Rotated Brief，ORB）尺度性配准误差大，配准率低的问题，提出一种尺度和方向改进的ORB特征匹配算法。该算法以二进制描述算法ORB为基础，构建金字塔式尺度空间，改进尺度空间结构，简化尺度空间层数和采样图像数目，使提取特征点的过程更加效率，并采用Harris函数检测特征，消除边缘特征点的影响，提取具有尺度信息的特征点；然后采用梯度方向统计方法改进传统ORB算法中通过灰度质心法计算主方向的方式，优化求解主方向邻域范围，以提高图像特征主方向的准确性。实验结果表明，改进后的ORB算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高，并且配准的精度较传统ORB更高，更能满足复杂图像快速精确配准的要求。

无信标环境下的行人导航问题是目前导航领域的难题和研究热点，考虑到系统的便携性和实用性，行人自主导航系统多采用惯性器件进行定位解算。针对当前的行人惯性导航系统航向角发散问题，在启发式漂移消除算法（HDE）的基础上，提出一种基于主方向的航向修正算法，根据室内的行走方向大多分为8个主方向的事实，当检测到行人轨迹为直线时，将当前的航向角与主方向角的差值作为观测量进行卡尔曼滤波，对航向角进行修正，并利用腰部PDR的方案进行了单圈和两圈矩形轨迹实验。实验结果表明，该算法在航向修正方面具有一定有效性，且重复性好，定位误差为总路程的1%～2%。

银行业“零售银行业务”系列深度之四：供应链金融新模式，小微贷投放主方向-20190925-中信建投-25页.pdf

微分几何初步，主方向主曲率求解，曲面基本方程，weingarten映射等