优化matlab转c代码P-CNN动作识别中的性能提升

该存储库展示了使用视频动作识别的时间表示方法，通过集成C代码在MATLAB中实现。方法利用预训练的大规模图像数据网络进行特征提取，并结合金字塔池时间序列来捕获短期和长期特征。此外，还提出了一种简单的视频级表示方法，通过时间分割解决了长视频的信息丢失问题。实验结果表明，该方法在第一人称和第三人称动作识别中表现出良好的性能。

视频图matlab代码主页：论文“基于全局时间表示的CNN用于红外动作识别”的代码抽象。红外人体动作识别具有多种优势，对光照、外观和阴影变化不敏感。现有方法虽有基于空间或局部时间信息，未考虑全局时间信息对视频中身体运动的更佳描述。本研究提出光流堆叠差异图像（OFSDI）作为新的全局时间表示形式，综合局部、全局和空间时间信息，从红外动作数据中提取鲁棒且判别性强的特征。利用局部、空间和全局时间流应用CNN获取有效的卷积特征图，并通过轨迹约束池聚合为三流轨迹合并的深度卷积描述符（TSTDD）。采用局域约束线性编码（LLC）方法提高特征鲁棒性，并通过线性SVM对动作数据进行分类。实验在红外动作识别数据

这些代码是基于卷积神经网络的水果图像处理示例，作为论文“卷积神经网络应用于水果图像处理的回顾”，Applied Sciences，10（10）：3443（2020）的一部分而实现的。展示了水果分类和质量控制示例的实现方法，同时使用预训练模型进行了转移学习。示例以简单方式演示了CNN模型的实现方法，并且代码已注释并提供了描述性信息。详情请阅读原论文，也可在我们的实验室LITRP网站上获取代码。

精选的关于弱监督时间动作本地化的出版物列表，帮助研究者在这一领域导航。此存储库仅包含接受的会议论文，以确保可靠性和更新性。最近更新日期为2021年5月3日。性能指标报告了在不同IoU阈值下的平均精确度（mAP），涵盖了THUMOS14和ActivityNet的不同版本。链接指向实现框架的规范。

Github的Markdown无法支持LaTeX公式和流程图，导致README.md中的公式格式混乱。已上传报告的PDF版本。应用K-L变换在OCL库中进行人脸识别。K-L变换，即主成分分析（PCA），是基于图像统计特性的一种变换，通过消除数据间的相关性来起到信息压缩的作用。在模式识别和图像处理中，K-L变换能有效降低特征空间维度，减少存储和计算复杂度，同时保持原始数据的关键信息。

使用Matlab编写的人脸识别代码，主要基于主成分分析（PCA）算法。

本项目提供LeCUN早期CNN代码的MATLAB改编版本，用于MNIST手写数字识别。代码实现基于卷积神经网络，并附带一份阐述思路的论文，希望能为相关研究提供参考。

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