特征检测

MATLAB实现了BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）特征检测算法，该算法提供一种有效且稳健的特征检测方法。

这是一款Matlab程序，专门用于人脸检测并将图像特征存储在数据库中，以便后续与新文件进行比较和识别。程序包括FeatureStatistical.m用于特征提取，Police.m用于警局管理，以及mania.m用于存储和检测。

假设信号模型为 Y(k)=HX(k)+B(k)，本脚本提供了一种盲目检测信号源数量（X(k)的数量）的方法。假设噪声在空间上是白噪声，并且假设接收器的数量严格大于信号源的数量。详细信息请参考文献[CHE91] Chen、Wong.KM和Reilly。JP，“信号数量的检测：预测的特征阈值方法”，IEEE信号处理交易，1991年。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，均可直接运行，适合初学者。主要代码包括主函数main.m和其他m文件的调用。运行环境要求Matlab 2019b版本。若运行出现问题，请根据提示进行修改，或联系博主寻求帮助。操作简单，将所有文件放入Matlab的当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可得到结果。对于仿真咨询或其他服务需求，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。

这个项目是火焰检测系统的部分实现，使用了视频和DFT技术。它起源于我的毕业设计，开发一个多功能的火焰检测解决方案。虽然项目尚未准备好用于实际应用，但在Mac环境下测试表明响应时间令人满意。该系统基于OpenCV 2.4.8，适用于多平台，包括Windows，Linux和Android。它通过颜色检测和运动检测对图像进行分割，并使用高斯混合模型进行背景建模。最终结果展示了成功检测到的火焰区域。

这份资源包含了详细的基于haar特征、AdaBoost和CascadeBoost算法的人脸检测原理文档，以及两个AdaBoost的matlab代码和一个CascadeBoost的matlab代码。所有代码都有详细注释，非常适合初学者使用。

利用DOG算子进行角点检测，附带详细的Matlab源码和算法讲解链接，欢迎在评论区提出问题。

DSL：基于多维特征密集稀疏标记的显著性检测算法实现 本代码库提供了论文 “具有显着性检测的多维特征的密集和稀疏标记” [1] 中提出的 DSL 算法的实现。 系统要求 64位 Ubuntu 14.04 或 64位 Windows 8.1 操作系统 MatConvNet (需编译) [2]，支持 CUDA 7.5 和 cuDNN v3 CUDA 7.5 (可选，GPU加速) cuDNN v3 (可选，GPU加速) 使用方法 下载并编译 MatConvNet [2]. 下载模型文件 (必需) 以及现有数据集上生成的显著性图 (可选). 运行代码. 引用 使用此代码，请引用 [1]. 参考文献 [1] 论文标题 [2] MatConvNet: CNNs for MATLAB

使用haar特征结合AdaBoost和CascadeBoost算法进行人脸检测的原理和matlab代码示例。

本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。