高密度人群模拟

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Matlab开发-高密度脉冲噪声消除。DBA方法在高密度脉冲噪声去除中的实现。

在技术进步的推动下，介绍了AntMarkov算法在高密度聚乙烯隐马尔可夫模型参数估计中的Matlab代码实现。具体而言，通过执行“ mainAntMakov.m”文件，该算法在序列单元上运行并返回估计的发射和跃迁矩阵，以及迭代次数。此外，程序包还集成了多种其他算法的实现，包括Hsu方法和基于禁忌搜索的算法。文件“ mainProgNormal.m”整合了所有算法的执行，包括调用现成的Matlab代码如HMMviterbi和HMMtrain。

MATLAB开发-SpiralGalaxy。利用密度波理论模拟螺旋星系，展示了其科学计算在天文学研究中的重要性。

针对现有公共场所人群监控方法准确性和实时性不足的问题，提出一种基于人群运动特征的异常行为识别方法。首先，采用Lucas-Kanade算法计算人群中稀疏特征点的光流场，并进行时空滤波处理；然后，提取特征点的运动方向、速度和加速度等运动信息；接着，将速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值映射到RGB图像通道，构建运动显著图；最后，设计并训练卷积神经网络模型对运动显著图进行分析，识别异常行为。

利用 MATLAB 开发的高级金融模型，深入了解期权定价中的风险中性密度。

密度聚类是一种无监督学习方法，通过分析数据点之间的相对密度来识别数据集中的聚类结构。这种方法特别适用于处理不规则形状、大小不一且存在噪声的数据集。在名为\"密度聚类数据集\"的压缩包中，包含多个经典数据集，用于测试和比较各种基于密度的聚类算法的效果。密度聚类算法的核心思想是将高密度区域识别为聚类，而低密度区域则作为聚类间的过渡地带。著名的算法包括DBSCAN，它能够发现任意形状的聚类。除了DBSCAN，还有OPTICS和HDBSCAN等改进型算法，用于理解数据的复杂结构和自动检测不同密度的聚类。这些数据集广泛应用于图像分割、天文数据分析和社交网络分析等领域。

这是一个非官方实现CVPR2016论文中关于食堂人群估计的Matlab代码项目。实现使用了train_preprocessing.m、get_density_map_gaussian.m和weight.h5文件。感谢原作者对项目的贡献。为了使用此实现，您需要安装Keras和Tensorflow：pip3 install keras，pip3 install tensorflow，并安装Jupyter：pip3 install jupyter。您可以通过克隆存储库来获取代码：git clone https://github.com/tann9949/vCanteen-crowd-estimator.git。详细使用方法见项目文档。

MindSpark Hackathon 2018利用MCNN在ShanghaiTech数据集上进行人群计数。这是CVPR 2016论文“通过多列卷积神经网络进行单图像人群计数”的非正式实施。预测工作正在进行中，同时进行热图生成。安装Tensorflow、Keras和OpenCV，并克隆此存储库以使用预训练模型。您可以从以下位置下载ShanghaiTech数据集：投寄箱：//www.dropbox.com/s/fipgjqxl7uj8hd5/ShanghaiTech.zip dl

这个资源库包含了我对《基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类》论文的实现，该论文参考自2014年的《Clustering by fast search and find of density peaks》。我在MATLAB中进行了大量修改，以优化参数设置和算法框架。