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编译原理及实践
- 目 录 译者序 前言 第1章 概论 1 1.1 为什么要用编译器 2 1.2 与编译器相关的程序 3 1.3 翻译步骤 5 1.4 编译器中的主要数据结构 8 1.5 编译器结构中的其他问题 10 1.6 &
ChainCascade_src
- ChainCascade， harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器，训练目标特征，检测物体，这是从opencv库 转化成 vc++源代码，有一位博士完成，很不错。-ChainCascade, Harr features classifier training to be a cascade boosted classifier, training objectives features, object detection, which is OpenCV library
学生信息系统
- 学生信息系统,这个程序设置非常简单，但它已包含最常用的功能，它允许校方对所有学生档案进行管理，能自动创建每学期/年学生成绩记录，可按条件输入Excel报表！系统在学生档案录入时做了简化，系统能按条件自动产生每个学生的学号，能快速对学生档案进行搜索，系统自动对学生名次及综合成绩进行统计排名。所有档案进行分类管理，学生可以设置选修课程。 允许远程访问，学生可以在任何时候游览自己的成绩及相关档案，也可游览自己的历史成绩，可以查询自己的名次情况。 系统有以下简易模块可升级：
faceimagesbyrf
- 从老外文章里看到一种基于分类器的人脸检测方法，好不容易搞到这个人脸图像训练集和测试集，现在贡献出来，希望对做人脸检测的朋友有帮助（图像比较全，有彩色人脸图像）-from generals saw an article based on the classification of face detection method finally got the facial image training set and test set, now contribute, hope to the huma
06-svmMLiA
- 采用SVM算法，用python语言实现的分类识别，可用于异常检测等二分类(Using SVM algorithm, using python language to achieve the classification of identification, can be used for abnormal detection and other two categories)
hog_svm
- 利用hog特征以及svm实现两个类别图像的分类(Classification of two categories of images using hog features and SVM)
ids-kdd99
- 基于Tensorflow用CNN（卷积神经网络）处理kdd99数据集，代码包括预处理代码和分类代码，准确率99.6%以上，并且快速收敛至最优值。(Based on Tensorflow (convolutional neural network) processing KDD99 data set based on CNN, the code includes preprocessing code and classification code, the accuracy rate is mor
CascadeClassifier
- 用CascadeClassifier分类器进行人脸检测(Face detection using CascadeClassifier classifier)
BingObjectnessCVPR14
- 检测行人目标，利用特征算子sift和svm分类器构建(visual sitf detect)
89123030face_recognition_adaBoost_M2
- 有级联分类器和haar特征和积分图，内部有matlab程序，适合初学者使用(There are cascading classifiers and Haar features and integral graphs, with MATLAB programs inside, suitable for beginners to use)
hog_svm_facedet
- 使用hog特征以及svm分类实现人脸检测，准确率高(face detection used hog+svm)
lifeface
- 使用了于仕琪老师训练的分类器，使用vs2013-64位平台，图片需从配置管理器调试中手动输入(Using the classifier of teacher Yu Shiqi training, using the vs2013-64 bit platform, the picture needs to be manually entered from the configuration manager debug.)
程序
- 模式识别，基于adaboost的人脸检测的相关程序(Pattern recognition, face detection program)
ViolaJones_version0b_bin
- 用adaboost对人脸检测，利用haar特征对积分图像进行训练，得到强弱分类器(Face detection is done by AdaBoost, and integral image is trained by Haar feature, and the strong and weak classifier is obtained.)
分类重点
- 轴承故障国内外比较好的文章，用于轴承故障的分析与检测(Good articles at home and abroad about bearing fault are used for analysis and detection of bearing fault.)
fapiao
- 主要实现的是发票的文字区域的检测，采用的SVM训练器进行分类，同时对区域进行划分并且识别出主要文字。(The main task is to detect the text area of invoice. The SVM trainer is used to classify the text area and recognize the main text.)
代码
- 图像配准的过程中两种或两种以上的图像重叠了在不同的同一个场景倍,从不同的观点和/或不同传感器。这两images-the区域的几何参考和感觉到图像。目前图像之间的差异,介绍了因不同成像条件。图像配准的一个决定性的步骤所有图像分析任务在最后的信息结合了各种各样的数据能源,如在图像融合、变化检测和多通道形象得到恢复。通常,必须注册在多光谱遥感分类、环境监测,变化检测图像拼接、天气预报、创造超分辨率图像、整合信息到地理信息系统(GIS)),结合医学计算机断层扫描(CT)、核磁共振数据获得更完善的信息,如
matlab数字图像处理系统
- matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱，能够实现对数字图像的编辑和处理工作，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。 本文的主要内容如下： 1．研究图像处理技术，包括图像处理技术的分类、数字图像处理的特点，主要内容以及应用。 2．分析MATLAB软件及其在图像处理中的应用。 3．完成系统的总体设计，各功能模块设计。由于篇幅有限，本文重点论述了图像变换模块的设计，对已有的算
UCI经典2分类数据集
- 里面包含了UCI的非常经典的，用于两分类算法的经典数据集，可以非常完美的学习和检测两分类的分类算法。
hear分类器
- 用于人脸检测，里面有正负样本及数据集........................