3D点云中的无监督稳定兴趣点检测来自美国知识产权局的USIP

介绍了一种基于自监督学习的3D人体姿态估计方法，该方法利用单目视频帧序列进行3D姿态生成，并采用自监督校正机制，通过保持3D几何一致性来增强模型性能。该方法的核心部分使用C++实现，并由深度学习工具箱Caffe提供支持。在Human3.6M、KTH Football II和MPII数据集上进行的实验结果表明，该方法具有良好的性能表现。

[s, RT, error] = absoluteOrientationQuaternion(A, B, doScale) 计算两个相应 3D点集 Ai 和 Bi 之间的转换的方向和位置（以及可选的统一比例因子），例如，它们之间的关系如下： Bi = sR * Ai + T。实现基于 Berthold KP Horn 的论文：“使用单元四元数的绝对方向的封闭解”。论文可以在这里下载： http://people.csail.mit.edu/bkph/papers/Absolute_Orientation.pdf。作者：Christian Wengert 博士、Gerald Bianchi 博士。版权：苏黎世联邦理工学院，计算机视觉实验室，瑞士。参数：表示 N 个 3D点 的 3xN 矩阵 A，代表 N 个 3D点 的 3xN 矩阵 B，doScale Flag 指示是否也估计统一比例因子 [default=0]。

介绍了3D AdaBoost算法在人脸检测中的应用，并给出了Matlab程序实现。通过该程序，用户可以使用AdaBoost算法进行高效的人脸检测。程序流程包括数据预处理、特征选择、弱分类器训练、以及最终的分类结果输出，帮助读者快速理解如何在Matlab中实现这一算法。

使用VARARGIN中的绘图格式选项，QUIVERMD(AX, V, VARARGIN)在坐标区对象AX内绘制矩阵V中列向量与矩阵X中列向量坐标的点。例如，假设x = linspace(0, 10, 20); y = linspace(0, 10, 20); [X, Y] = meshgrid(x, y); x = [X(:), Y(:)].'; v = [sin(x(1, :)); cos(x(2, :) ) ]; quivermd(gca, x, v)。有关详细信息，请输入“help quivermd”。

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。

此Matlab源码包括两种模式：与ORB SLAM集成的对象SLAM，以及适用于多维数据集的基本SLAM实现。它利用ROS bag输入进行在线SLAM，从离线3D对象中读取检测结果。对象SLAM算法通过每帧检测的3D长方体优化相机和长方体姿态。对应于C++版本的单图像长方体检测的detect_3d_cuboid。如需引用，请参阅相关文献 CubeSLAM：单眼3D对象SLAM，IEEE Transactions on Robotics 2019，S.Yang，S.Scherer。

Matlab代码sqrt如何利用球形嵌入进行3D重建下载Aspire 0.14。从下载Aspire 0.14 Matlab代码，假设已将Aspire软件包提取到名为$ ASPIRE的文件夹中。假设3DReconstruction_SE中的文件已复制到名为$ SE的文件夹中。启动Matlab并执行以下操作：安装转到目录$ ASPIRE运行'initpath'，然后运行“安装”以安装ASPIRE（只需运行一次）。初始化转到目录$ ASPIRE运行“ initpath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。转到目录$ SE运行“ initSEPath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。用模拟数据进行实验转到目录$ SE / SimulatedData运行“ produceSimulatedProjections（NumP，SNR）”，可以从以下列表中选择NumP和SNR的值运行“ testSimulatedData（NumP，SNR）”，可以从以下列表中选择NumP和SNR的值NumP信噪比100 0.2 500 0.2 1000 0.2 2000 0。

一种基于地震活动3D空间分布的故障网络重构方法，采用自下而上的策略和优化的局部合并，有效降低复杂性。该方法通过优化的雾化方案隔离背景点，提升计算性能，并在探索所有合并选项的基础上逐步实现全局优化。即将发表于《自然灾害与地球系统科学》，详细介绍了其应用于南加州地震活动的研究成果。

这是一个用于可视化来自mhd文件或ImageType格式工作区的医学图像的3D和4D查看器。其特性包括3D/4D图像可视化、图像叠加、斜切以及3D切片的可视化，还支持基本的刚性注册。推荐与医学图像处理工具箱（如下确认）一起使用。例如： >> im1 = read_mhd('BMode_ultrasound_4D.mhd'); >> im2 = read_mhd('ColorDoppler_ultrasound_4D.mhd'); >> SimpleViewer_GUI然后选择文件->从工作区打开。最新版本可在以下位置找到： https://gitlab.com/compounding/matlab