DFT的matlab源代码火焰探测系统 该项目是基于视频的多功能火焰检测系统的不完全实现，这是我的毕业设计。 一些话要说 当我开始研究该主题时，我在Internet上发现了很多文章和很少的代码。 因此，当我最终完成它时，我决定将其开源。 请注意，该项目尚未准备好实际应用。 由于在该项目上花费的时间有限，因此仅对代码进行了部分优化。 但是，在Mac上进行测试时，响应时间是完全可以接受的。 搭建环境 该项目是在Mac OS X 10.9.3上使用Xcode 5.0.2构建的，并且是通过OpenCV 2.4.8实施的。 由于它不使用特定平台的任何本机接口，因此可以轻松移植到其他平台，例如Windows，Linux，Android等。 如果要使用保存视频功能，则需要确保OpenCV编译时支持FFMPEG，否则请自己编译。 结果 以下两个图像显示了结果。 流程 首先，使用颜色检测和运动检测对输入图像进行分割，然后提取候选火焰区域。 使用高斯混合模型进行背景建模以检测运动像素。 使用基于RGB和HSV颜色空间的火焰颜色模型来检测具有类似火焰颜色的像素。 将以上两个步骤的结果相交，以获取候选区域。

MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2020b及以上。

基于SVM多特征融合的微表情识别python源码+项目说明.zip 将上述文件与main.py放在同一目录下，直接运行main.py： a. 从同目录下的CASME II文件夹中提取数据，文件夹的结构为CASME II/subject_name/ep_name/image b. 程序所需文件在CASME II文件夹下，分别为CASME2.xlsx, shape_predictor_68_face_landmarks.dat, UniformLBP8.txt c. 程序将CASME II中第一个表情的第一张图片作为标准面部图像，对所有图像序列进行裁剪与配准，得到192*192的图像序列 d. 将配准后的结果存入result/lwm_result.npy中 e. 随后程序对图像序列进行动作放大，其中放大频率区间为[0.2Hz, 2.4Hz], 放大因子为8 f. 随后对图像序列进行时序插值，目标帧数为10帧 g. 随后对图像序列提取LBP-TOP、3DHOG、HOOF特征，存放于result/features/LBP_feature.npy (或HOG_feature.npy, HOOF_

MATLAB实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2021b及以上。

MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。