Face Image Feature Extraction MATLAB Code for ML Projects

MATLAB提取文件要素代码通过编程语言和答案投票对StackOverflow问答进行聚类。本回购包含我对Coursera课程作业的解决方案。结果显示，k均值聚类进行了44次迭代以收敛，共有45个集群：中位数投票（答案）主导语言（%）和问题数量如下：0 MATLAB（100.0%）3725，1 CSS（100.0%）113598，1 Groovy（100.0%）2729，1 C#（100.0%）361835，1 Ruby（100.0%）54727，1 PHP（100.0%）315734，1 Objective-C（100.0%）94617，1 Java（100.0%）383473，1 JavaScript（100.0%）365647，2 Perl（100.0%）19229，2 MATLAB（100.0%）10656，2 C++（100.0%）181268，2 Scala（100.0%）12472，2 Clojure（100.0%）3324，2 Python（100.0%）174573，4 Haskell（100.0%）10362，9。

VLAD (Vector of Locally Aggregated Descriptors) is an extension of the Bag of Words (BoW) model. This function computes VLAD descriptors using information such as visual words and image descriptors. The size of the visual words matrix is determined by no_of_words x no_of_dimensions_of_descriptors, where the number of dimensions depends on the descriptor used (e.g., SIFT has 128 dimensions, and SURF has 64). The imageDescriptors matrix has a size of no_of_descriptors_detected x no_of_dimensions_of_descriptors (as mentioned above).

本项目通过侧脸图像合成一张虚拟正面人脸，实现方法参考了Chai等人的研究，具体为《Locally linear regression for pose-invariant face recognition》。该方法利用局部线性回归进行面部识别，以达到在不同姿态下的有效合成。

Enhanced MATLAB Code for Unscented Kalman Filter Project: UKF 在无人驾驶汽车工程师纳米学位课程的项目中，UKF（无味卡尔曼滤波器）提供了一种更为优越的解决非线性问题的方法，相比之下，传统的扩展卡尔曼滤波器（EKF）存在一定的局限性。 UKF 的优势在于，它能够以平滑的速度估计周围动态对象的状态，即使噪声测量数据不断变化，也可以作为输入实现无延迟的估计结果。此外，UKF 可以借助无法直接观察的传感器数据，估算其他车辆的方向和偏航率。 在本项目中，通过无味卡尔曼滤波器，利用声呐和雷达测量来估算感兴趣运动物体的状态。项目的目标是实现 RMSE 值低于课程中规定的容差范围，项目包含一个可下载的 Term 2 模拟器。该项目的 GitHub 存储库包含必要的文件，便于在 Linux 或 Mac 系统上设置和安装，Windows 用户可以借助 Docker、VMware 或其他工具进行安装。 UKF 项目特点：- 协方差矩阵评估精度： UKF 提供了对每个估计结果的协方差矩阵，保证了结果的精度和一致性。- 多传感器数据整合：支持声呐和雷达数据的联合使用，有助于提高对象状态估计的准确性。- 跨平台支持：提供适用于不同系统的安装指南，确保项目在各种操作环境下的流畅运行。 参考：请访问 EKF 项目课程的 uWebSocketIO 入门页面，获取适用于您的系统的版本信息和安装说明。

以下是给照片添加网格的程序。用户可以根据需要自主编辑，调整网格密度。 % 读取图片 img = imread('your_image.jpg'); imshow(img); hold on; % 设置网格密度 grid_density = 20; % 绘制网格 for i = 1:grid_density:size(img, 1) plot([1 size(img, 2)], [i i], 'r'); end for j = 1:grid_density:size(img, 2) plot([j j], [1 size(img, 1)], 'r'); end hold off;

我自己写的图像色彩平衡代码，其中h(i)为r、g、b的平均值，lh为h(i)的平均值，h(i)/lh-1为平衡基，s(i)为加权系数。

本代码使用定向梯度直方图（HOG）和支持向量机（SVM）来区分实际的人脸对象与非人脸对象，具体实现基于Matlab。代码位于名为code的目录中，必要的数据集存放在data目录中。该方法采用滑动窗口技术，在图像中逐步扫描并检测出可能存在的人脸区域。

该程序使用 Matlab 实现了 小波变换 彩色图像的 水印嵌入 和 提取。通过小波变换对图像进行多尺度分解，将水印信息嵌入到高频子带中，从而保证图像质量的同时实现水印的隐蔽性和鲁棒性。程序支持彩色图像的处理，并提供了水印提取功能，确保水印信息可以在图像受到一定程度攻击后仍然能够恢复。

基于MATLAB的图像拼接（含MATLAB代码以及报告），里面有详细的代码。