基于方形对称邻域的局部离群点检测

方形邻域加速离群点检测：一种基于密度的全新方法 ODBSN算法作为一种快速识别离群点的方法，将DBSCAN算法中的邻域形状改造为方形，并结合了网格算法的优势，从而快速排除密集方形邻域中的非离群点数据。与传统的网格划分方法不同，ODBSN算法采用邻域扩张策略，有效避免了“维灾”问题，提升了算法在高维数据上的适用性。此外，ODBSN算法引入局部偏离指数，不仅可以准确识别离群点，还能量化其偏离程度，为数据分析提供更丰富的信息。理论分析和实验结果均表明，ODBSN算法在处理不同形状分布和密度的数据时表现优异，识别效率显著优于LOF和DBSCAN等传统算法。

基于 TinyXML 的离群点检测操作指南 全局离群点检测 图 18.12 展示了全局离群点检测的气泡图。 局部离群点检测 “Local Outlier Factor”操作符用于执行基于本地的离群点检测。操作流程如图 18.13 所示，检测结果如图 18.13 所示。

本程序利用训练数据集，计算测试数据集中每个样本的局部离群因子 (LOF) 。 注意事项: 假设数据已经过适当的标准化处理，并将数据中的分类特征转换为连续值。 相关数据预处理函数可在“dataset”文件夹中找到。

针对数据源中存在的错误数据问题，深入探讨了孤立点检测技术在数据清理过程中的重要作用，并提出了一种基于孤立点检测的有效数据清理方法。论文首先对现有的几种常用孤立点检测方法进行了比较分析，选择出一种性能优异的算法用于检测数据源中的孤立点数据，最后通过一个实例验证了该方法的有效性，结果表明，基于孤立点检测的数据清理方法能够有效识别并处理数据源中的错误数据。

光点检测是通过识别光点并计算其精确坐标来实现的过程。

使用自行编写的Harris角点检测算法，基于Matlab实现了角点检测与亚像素标定程序。这一程序在图像处理中具有重要应用价值，能够精确地定位图像中的关键角点，并提供亚像素级别的精确度。技术上的突破使得该程序成为图像处理领域的关键工具之一。

OpenPose 是一个实时人体关键点检测系统，可检测人体、手部和面部关键点（共 130 个）。先决条件：安装 CUDA、cuDNN、CMake GUI、protobuf 编译器。创建 Conda 环境，并安装 OpenCV、protobuf。克隆 OpenPose 存储库，并使用 Caffe 构建。

利用能量和过零率可以进行语音端点检测，但对于连续语音检测有局限。 基于音量和波形高阶微分的语音端点检测方法通过区分语音中的气音成分，可以解决有音段和无音段的检测问题。

这是一个带有用户界面的焦点检测程序，可用于处理图片。