检测项目

该项目展示了一个基于MATLAB的口罩检测系统，包含程序代码和图形用户界面（GUI）。项目适用于大学生数字图像处理课程的学习和实践，也可用于大作业、课设和毕业设计的相关研究。

介绍了一项毕业设计项目，基于MATLAB开发，具备用户友好的GUI界面，功能完美运行，适合大学生及初学者参与。该设计可作为省级比赛的优秀参赛作品，支持二次开发，适用于课程设计需求。

这是一个开放项目的仓库，专注于实时检测人与物体之间的互动。项目要求硬件包括GPU：Titan、Titan Black、Titan X、K20、K40、K80、GTX等。在软件方面，需要安装Matlab来验证HOI-RT的训练结果，并安装CUDA、OpenCV和cuDNN。设置Makefile的1-3行：GPU=1、CUDNN=1、OPENCV=1。开始使用时，首先创建一个名为detection的新文件夹，然后cd到detection目录并且使用git clone --recursive git@github.com:lmingyin/HOI-RT.git命令克隆HOI-RT存储库。随后cd到$HOI-RT目录并使用make -j8命令编译项目。该项目已经在VCOCO数据集上进行了训练，并提供了训练后的模型供测试使用。

多伦多大学计算机视觉项目中，所有数据（包括clip1-3，火车数据，代码数据，face_final.mat，sift包和track包）均已删除。clip_*目录包含各种新闻节目的3个短片段。train_data包含男性和女性面部的训练示例。Gary B. Huang, Marwan Mattar, Honglak Lee和Erik Learned-Miller提出了学习从零开始对齐的方法。每个男性/女性面部附带一个mat文件，包含左眼、右眼、鼻子和嘴巴的4个点。

该项目通过Python自动检测显微照片中不同尺寸圆形物体，并提取其像素亮度值，以及通过Matlab中的ODE模型描述不同纳米管单体行为的时间动态。图像处理部分利用数字图像处理（DIP）从每幅图像数十个液滴（在斐济手工）扩展到每幅图像数百个液滴。脚本可处理Nikon NIS-Elements的“.nd2”文件，并可调整以处理其他格式。该项目包含动态自组装项目液滴检测和数据提取的所有脚本，推荐使用建议的目录组织，但不强制要求。依赖项详见“.dependencies”文件。使用ND2Reader自nd2reader的工作流程为预处理 > nd2_brightness_adjust_fiji.py。此文件夹包含使用ImageJ或Fiji脚本编辑器的脚本。

这个程序设计完全独立，非常适合大学生学习和数字图像处理课程的实践。欢迎下载使用，也欢迎进行交流和学习。

libsvm matlab代码支持道路和物体检测，依赖于dpm、libsvm和spsstereo（CV工具箱可选）。Matlab计算机视觉工具箱用于处理Kitti数据结构：./data_road_right/[training|testing]、./data_road/[training|testing]、./data_car_left/[training|testing]。运行format_calib.sh（设置CALIB_DIR为data_x/.../calib）、filter_car_data.sh（设置LABEL_DIR为data_x/.../label_2）、spsstereo_process.sh（左右图像目录设置）。数据格式化代码使用全局变量设置。p2main.m脚本生成带有3D边界框的3D点云，输出带有2D框表示的3D框的2D图像，以及道路分类器的分割结果。fitPlanePipe.m用于道路表面的平面拟合。

这个项目通过图像分析和学术研究，提供了用于自动驾驶汽车行人检测的MATLAB代码。采用了CNN和HOG特征提取方法，以实现高效的行人检测。

项目边界与管理之道 项目范围定义了项目的边界，明确了需要完成的工作以及要交付的产品或服务。有效的范围管理对项目成功至关重要，它确保项目团队专注于既定目标，避免范围蔓延，从而控制成本、进度和质量。 范围变更控制 项目进行中，范围变更不可避免。关键在于有效控制变更，将负面影响降至最低。 1. 变更请求流程: 建立规范的变更请求流程，包括提交、评估、审批、实施和跟踪等环节。 2. 变更影响评估: 评估变更对项目成本、进度、质量、资源等方面的影响，为决策提供依据。 3. 变更控制委员会: 成立由关键干系人组成的委员会，负责审查和批准变更请求。 4. 范围基线管理: 明确项目范围基线，并与变更请求进行对比，确保变更在可控范围内。 5. 沟通与协作: 及时与干系人沟通变更情况，确保项目目标的一致性。 通过有效的范围管理，项目团队能够更好地掌控项目边界，确保项目按计划完成，实现预期目标。

在信息技术领域，特别是数据分析与挖掘方面，欺诈检测是一项至关重要的任务。密歇根州立大学的CSE881数据挖掘课程通过名为“FraudResumeDetection”的项目，深入探讨如何利用文本挖掘技术识别简历中的欺诈行为。这个项目主要使用C++编程语言，揭示了在大量简历数据中检测不诚实信息的策略和技术。项目的目标是提高企业招聘过程的效率和准确性。