搜索资源列表
triangle-mesh-generation
- 前沿推进法三角形网格生成代码,能够生成二维平面区域三角形网格(Advancing front triangle mesh generation method code)
SpatialSearch
- 基于格子法的最近距离搜索和区域搜索。根据给定的GPS点的txt文件 搜索出距离给定经纬度的最近的用户指定的类型（例如餐馆，政府机构，atm机）(Nearest neighbor search and region search based on lattice method)
2017.12.01 FHN模型程序
- 利用差分算法计算分数阶FHN方程和狄利克雷(Dirichlet)零边界条件： ， 其中，数值仿真过程中需要对参数、和、进行选取。区域离散在空间方向取为个点，时间方向的步长为， 截止时间为T=1000。 2.程序 FHN_CG 是采用共轭梯度法求解线性代数方程组 Au=b。 程序 FHN_MG 是采用多重网格算法求解线性代数方程组Au=b(Using the difference algorithm to calculate the fractional FHN equation,
quyushengzhang
- 实现种子的自主选择和区域生长 以及图片的批量处理 并经过连通域法进行空洞的填充(Realization of independent selection and regional growth of seeds And the batch processing of pictures And the hole filling is carried out through the connected domain method)
da
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法，它用于把弱分类器联合成强分类器；SVM本身就是(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haa
fa(4)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程)(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaBoost and hog based SVM Classifier + fast
ga (6)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaBoost and hog based
rq(3)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法，它用于把弱分类器联合成强分类分类器(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaB
基于视频的火焰检测
- 基于视频的火焰检测，逐帧截取视频，三帧差分法获取动态目标，通过颜色判别，以及火焰特征判别，检测并框出火焰区域。(Video based flame detection, video capture by frame by frame, three frame difference method to obtain dynamic targets, by color discrimination, and flame characteristics discrimination, detectio
OPENCV资料
- 对特点区域目标跟踪，基于光流法的算法设计的异常行为识别(Target tracking for characteristic regions)
new-DV-Hop-code
- 改进DV-Hop定位算法 首先设置初始量，布置了一个范围为100×100m2的区域，其上随机分布100个传感器节点，其中有10个信标节点，节点的通信半径为30m。 第二步在正方形区域内产生均匀分布的随机拓扑，随机产生节点坐标并将其中十个选定为信标节点，其余九十个设为未知节点，然后画出节点分布图。 第三步通过最短路径法计算未知节点与每个信标节点的最小跳数。 第四步根据前面记录的其他信标节点的位置信息和相距跳数估算平均每跳的实际距离，用跳数估计距离的方法得出未知节点到信标节点的距离。 第五
Vc6_Image
- VC++图像处理及源码包（大全）包括下列内容：1.数字图像获取，处理及实践应用电子书 2.数字图像获取，处理及实践应用电子书分章节源码 3.书中提及的各种算法的综合源码。压缩包里面包括的算法代码有：分章节源码内容：内容：对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强；逆滤波复原、维纳滤波方法；傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法；霍夫曼（Huffman）编码、算术
程序
- 数模中求解偏微分方程时，在已知数据的基础上进行线性插值拟合。利用差分法求解该模型，先用网格划分区域，对 区域内部节点做泰勒展开。对偏导数进行离散化处理。(tthe solution to the PDE problem in mathematical modeling)
音视频编码技术-课程作业2
- 全搜索算法重构图。像顾名思义，穷尽法就是对搜索范围内的每个位置都进行计算并比较，从原图像块中找到与待匹配块最相似（误差最小）位置的方法。对于一个搜索范围为[-7,7]的区域来说，x，y两个方向全部搜索一遍需要进行 15X15 = 225 次计算。穷尽法的缺点很明显就是计算量太大，速度很慢，另一方面，由于全部范围都进行了计算，其匹配精度是最高的。(Reconstruction graph of full search algorithm. As the name implies, the exha
偏微分方程求解
- 本文研究下列定解问题(抛物型方程) 的有限差分法，其中 为正常数， 为已知函数，且满足边界条件和初始条件。关于式(1)的求解，采用离散化方法，剖分网格，构造差分格式。其中，网格剖分是将区域 用两簇平行直线 分割成矩形网格，其中 分别为空间步长和时间步长。将式(1)中的偏导数使用不同的差商代替，将得到不同的差分格式，如古典显格式、古典隐格式、Crank-Nicolson格式等。其中，Crank-Nicolson格式具有更高的收敛阶数，应用更广泛，故本文采用Crank-Nicol
三维点云分割
- 通过java实现对三维点云进行分割，包括三种方法：基于法向量的、基于区域的、基于聚类的
stereoReconstruct1_3
- 采用基于区域的立体匹配算法进行视差估计通过平滑函数法最小化全局误差能量(A region based stereo matching algorithm is used for parallax estimation and the global error energy is minimized by smoothing function method)
TFM_FMC
- 超声相控阵的TFM全聚焦算法。全聚焦成像技术（TFM）通过特殊的的数据采集方法与成像技术能对缺陷进行非常精确的成像。使得超声检测在缺陷定量及定性上更加的准确。全聚焦技术采用了全矩阵捕捉法（FMC）对检测区域进行数据采集。(TFM full focus algorithm of ultrasonic phased array)