HOG（方向梯度直方图）matlab源程序优化

这段代码简单且有注释，可调整HOG参数。代码用于O. Ludwig、D. Delgado、V. Goncalves和U. Nunes在2009年第12届国际IEEE智能交通系统会议上的工作“可训练的分类器融合方案：行人检测的应用”。如果使用此代码，请引用上述论文。

由于数据库图片过大，基于Matlab直方图的人脸识别程序被分成多个压缩文件。人脸识别的原理是利用直方图方法，该方法在过去十年中证明了其简单和实用性。最初，这个想法是基于由Swain提出的彩色直方图。本算法是我们提出的“直方图处理人脸识别”技术的第一部分。训练阶段使用256个灰度级别的灰度图像。首先计算每个灰度级别的频率，并将其存储在向量中以供进一步处理。其次，计算存储向量中连续九个频率的均值，并将其存储在另一个向量中，以便在测试阶段使用。该均值向量用于计算训练图像的均值与测试图像的绝对差异。最后，找到的最小差异确定与测试图像匹配的类。

实现梯度下降法的 Matlab 程序，需要输入具体参数。

这是一个基于Matlab开发的MIMO-OFDM源程序，适合初学者参考学习。

QR码变换的程序设计在不断优化，以适应多种应用场景。随着技术的进步，QR码的应用范围正在扩展。

由于数据库中的图片过大，基于Matlab直方图的人脸识别程序被分成多个压缩文件。人脸识别的原理是通过直方图处理方法实现的，该方法在过去十年中以其简易和实用性被广泛验证。最初，这一想法基于由Swain提出的颜色直方图。本算法是我们提出的“直方图处理人脸识别”技术的第一部分。训练阶段使用256级灰度图像。首先，计算每个灰度级的频率，并存储在向量中以供进一步处理。其次，计算存储向量中连续九个频率的平均值，并存储在另一个向量中，以便在测试阶段使用。测试阶段使用此平均向量计算训练图像的平均值与测试图像的绝对差异。最终，找到的最小差异确定与测试图像匹配的类别。

在图像分割处理中，Sobel算子通过水平、垂直、45度和135度的梯度方向，能够有效识别边缘信息。这种处理方法适合对复杂结构的汉字等图像进行精确分割。在水平和垂直方向上，Sobel算子能够捕捉图像的主要轮廓，而在45度和135度的方向上，它进一步提高了对细节的识别度。最终的分割结果清晰完整，能满足大部分细致图像的分割需求。

分享了MATLAB绘制分子结构的源程序代码，详细介绍了如何利用MATLAB进行分子结构的图形绘制。具体程序代码请参见附件。如需获取资料或有任何疑问，请联系我QQ 1530497909。

这是一个基本粒子群优化算法的Matlab源程序。通过该程序，用户可以快速实现和测试粒子群优化的相关功能，促进对该算法的理解和应用。