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CRAMER
- 这是一个程序，用于检测突变的气候变化，使用克莱默的技术-THIS IS A PROGRAM FOR DETECTING ABRUPT CLIMATIC CHANGE BY USING CRAMER S TECHNIQUE
Background-difference-method
- 背景差分法是采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较来检测运动物体的一种方法,其性能依赖于所使用的背景建模技术。背景差分法检测运动目标速度快，检测准确，易于实现，其关键是背景图像的获取。在实际应用中，静止背景是不易直接获得的，同时，由于背景图像的动态变化，需要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景，即背景重建，所以要选择性的更新背景。-Background difference method is the use of images in the sequence of the current
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- 在分析岩石细观组分时，可以检测岩石各种细观组分的偏心率的变化情况。-In analyzing the meso component, you can check a variety of microscopic changes in rock composition eccentricity.
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- 在分析岩石细观组分时，可以检测各种组分的面积的变化情况-In analyzing the meso component can detect changes in the various components of the area
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- 在分析岩石的细观组分时，可以很好的检测各种细观组分的面积随时间的变化情况。-In analyzing microscopic components of rock, it can be a good area to detect a variety of microscopic components change with time.
BP
- bp神经网络，两个输入，一个输出。并且代入检测数据。获得神经网络预测值和检测值之间的差值，在时域上，将差值的变化值也一并获得。-bp neural network, two inputs and one output. And substituting the test data. Neural network prediction obtain a difference value and the detected values, in the time domain, the differe
MyBB_CH
- 本次更新修复了1.4.13以来发现的问题和不安全因素，这些bug的修复使MyBB变得更稳定。这将是MyBB1.4系列的最后一个维护更新。 2010.8.3 MyBB 1.4.14 简体中文版发布 - 维护更新 1.＃180 - 对于PHP5.3/6.0的变化与支持 2.＃630 - 对于PHP5.1的“date_default_timezone_set”的检测和设置 3.＃959 - 魔术引号检查 4.＃1077 - 附件管理时一项检-This update fix
edge_detect
- 边缘检测 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。-Edge Detection
video-text
- 本文档包含了对四篇论文中Videotext的内容检测方法概述，其中有通过前景后景变化差异检测，边角特性检测等方法进行text的detection或者recognition-This document contains the contents of four papers in Videotext detection methods outlined, including the detection text carried out by the method of difference sce
MATLAB
- 实验2绿叶变色，实验3图像数字化显示，实验4图像类型转换，实验5对比度增强，实验6直方图均衡化和规定化，实验7噪声添加和空域滤波，实验8边缘增强和边缘检测，实验9彩色图像增强，fft，dct，dwt变化及压缩，滤波器，实验20运动退化和维纳波复原，实验21图像的几何畸形校正等实验的代码和报告-Experiment 2 leaves change color, 3 digital image display, the image type conversion, 4 5 contrast enha
dianyadieluojiance
- 电网发生三相对称故障时，基于dq变化法的电压跌落检测-Symmetrical three-phase power grid failure, the voltage drop dq transform method based on the detection
kalman-track
- 文中提出了一种基于kalman 预测和自适应模板的目标相关跟踪算法。通过kalman 预测下一帧图像中目标的 状态，缩小整个图像上目标检测的搜索范围，满足目标跟踪的实时性。采取自适应模板更新策略，根据目标的变化情 况自动调节参考模板，提高目标跟踪的稳定性。仿真实验结果表明，算法能够随着目标的形状、大小、位置的变化快速 调整参考模板，进行稳定和实时的跟踪，当目标被物体遮挡时仍能有效地跟踪目标。-A correlation-based tracking algorithm based o
hough-matlab
- 多个利用hough变换进行直线检测的matlab文件，和hough变化和代码的清晰说明-Multiple use hough transform for straight line detection of matlab files, and hough change and clear statement of your code
GPRS123
- 可以使用陀螺测试仪和用 C# 编写的应用检测用户移动变化。陀螺测试仪补充加速计作为游戏控制器；加速计可以测量线性运动，而陀螺测试仪测量角度矢量或旋转运动-The user can use the mobile application to detect changes of gyrometer and written by C#. Gyro drift test of accelerometer as a game controller accelerometers to measure li
edge
- 有效的边缘检测代码，涉及到图像灰度变化，二值化等-Effective edge detection code, involves the image gray, binarization and so on
Game_move_the_car
- 基于opengl的赛车游戏 具有碰撞检测以及阴影，视角变化等功能-Racing game based on OpenGL With collision detection and shadow, visual angle change and other functions
Robust_Face_Landmark
- 在现实世界条件下获取人脸存在较大的变化在形状和遮挡由于不同在姿态、表情、附属品的使用，例如，太阳镜和帽子以及与目标体（e.g. 食物）的交。当前的人脸界标估计方法在这种条件下努力但由于缺乏一种有效的理论方法用于处理局外点。我们提供了一个新奇的方法，称为Robust Cascaded Pose Regression (RCPR)，通过检测显式的遮挡且使用鲁棒的形状索引的特征可以减少exposure对于局外点。我们证明RCPR改进先前的界标估计方法在3个通用的人脸数据集上(LFPW, LFW and
Face-Detector-Training
- 由一个3D变形人脸模型取自动生成适应的训练样本。由统计视角，tailored训练数据保证了所有的数据变化且由任意的人脸属性丰富训练样本，例如，年龄或体重。更进一步，它可能自动适应到环境约束，例如，来自于监控摄像机的照明或视角约束。我们使用裁剪的（tailor）图象训练一个新的Viola Jones的adaboost 目标检测框架的多核实现。这个新的实现不仅快速的，而且多特征通道的使用成为可能，例如，在训练期间的颜色特征。在我们实验中，我们训练7个依赖视角的人脸检测子并在Face Detectio
EVMHR
- 基于欧拉视频放大技术，通过前置摄像头检测人脸随心率的颜色变化达到测出心率的效果-Euler video amplification technology, by a color change front camera face detection heart rate reaches a measured effect on heart rate
voice_activity_detection_full
- 本文提出了一种基于非负矩阵分解的方法来执行语音活动检测，其不需要来自用户的训练数据，并且对于中的变化是鲁棒的噪声环境。- This paper has presented a method based on non-negative matrix factorization for performing voice activity detection that requires no training data the user and is robust to changes in