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星图识别Matlab代码-Awesome-Point-Cloud-Place-Recognition:关于基于点云的位置识别...

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简介：
星图识别Matlab代码项目专注于利用点云数据进行位置识别的研究与开发，提供了一系列基于Matlab的算法实现和优化方案，致力于推动机器人定位领域的技术进步。 星图识别的MATLAB代码在点云位置识别方面表现出色，特别适合研究基于3D点云的位置识别或环路闭合检测的人。 2016年：M2DP——一种新颖的3D点云描述符及其在回路闭合检测中的应用。 2017年： 2018年：扫描环境——用于位置识别的以自我为中心的空间描述符，基于3D点云地图。该论文获得了:fire::star:的好评。 2019年：LocNet——用于移动车辆的3D点云全球定位系统。 同一年还有SegMap的研究成果，使用数据驱动描述符进行三维片段映射，并获得:fire::star:评分。 同年发布的PointNetVLAD也值得一提，它基于深度学习技术实现大规模位置识别中的高效检索功能。同样获得了:fire::star:的好评。 另一篇2019年的研究是“一天学习，一年定位：利用扫描上下文图像进行长期LiDAR本地化”。

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  • 星图识别Matlab代码-Awesome-Point-Cloud-Place-Recognition:关于基于点云的位置识别...
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    星图识别Matlab代码项目专注于利用点云数据进行位置识别的研究与开发，提供了一系列基于Matlab的算法实现和优化方案，致力于推动机器人定位领域的技术进步。 星图识别的MATLAB代码在点云位置识别方面表现出色，特别适合研究基于3D点云的位置识别或环路闭合检测的人。 2016年：M2DP——一种新颖的3D点云描述符及其在回路闭合检测中的应用。 2017年： 2018年：扫描环境——用于位置识别的以自我为中心的空间描述符，基于3D点云地图。该论文获得了:fire::star:的好评。 2019年：LocNet——用于移动车辆的3D点云全球定位系统。 同一年还有SegMap的研究成果，使用数据驱动描述符进行三维片段映射，并获得:fire::star:评分。 同年发布的PointNetVLAD也值得一提，它基于深度学习技术实现大规模位置识别中的高效检索功能。同样获得了:fire::star:的好评。 另一篇2019年的研究是“一天学习，一年定位：利用扫描上下文图像进行长期LiDAR本地化”。
     
  • 基于MATLAB的车牌位置识别.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB开发的车牌位置识别系统代码和相关文档。该工具采用先进的图像处理技术与机器学习算法，能够高效准确地在复杂背景中定位车辆牌照的位置。适合从事计算机视觉、智能交通领域研究或应用开发的技术人员参考使用。 使用MATLAB对获取到的车牌图像进行预处理（包括灰度化、二值化以及中值滤波）以确定车牌位置，并进一步通过边缘检测和形态学操作来精确识别车牌区域。
     
  • 基于MATLAB的车牌识别系统源代码（可运行）.zip_matlab车牌识别_plate recognition
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    该资源提供了一个完整的基于MATLAB的车牌识别系统的源代码，能够实现对车辆牌照的有效检测与字符识别。代码经过优化调试，可以直接运行和测试，适合学习研究及实际应用需求。 基于MATLAB的车牌识别系统的源代码可以实现。
     
  • 基于MATLAB的图像识别代码.7z
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    这是一个包含使用MATLAB编写的图像识别代码的压缩文件。文件内有详细的文档和示例，帮助用户理解和应用这些代码进行图像处理与分析。 基于MATLAB的水果图像识别技术能够高效地对各种水果进行分类与辨识。这种方法利用了计算机视觉领域的先进算法，并结合MATLAB强大的数值计算能力，为农业、食品加工等行业提供了便捷有效的解决方案。通过训练模型学习不同种类水果的颜色特征和纹理信息，系统可以准确地区分苹果、香蕉等常见水果，甚至识别较为罕见的品种。此外，该技术还可以应用于智能仓储管理系统中，帮助实现自动化库存盘点与管理功能。 这种方法的优势在于能够快速处理大量图像数据，并且具有良好的可扩展性。研究人员可以根据实际需求调整模型参数或增加新的训练样本以提高分类精度和鲁棒性。总之，基于MATLAB的水果图像识别为相关领域带来了极大的便利性和创新潜力。
     
  • emotion-recognition:基于EEG的情绪识别源码
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    本项目为一个基于EEG信号的情绪识别系统源代码。通过解析和分析脑电波数据，实现对人类情绪状态的自动检测与分类，适用于情感计算、人机交互等领域研究。 情绪识别项目使用脑电图（EEG）信号来进行情感分析。该项目利用了由伦敦玛丽皇后大学提供的DEAP数据集中的.EEG.mat文件。其目标是评估脑电信号在“情感计算”领域中作为不同情绪状态标识的潜力。 该数据集中包含了32名参与者的生理指标，每位参与者观看了40个一分钟长的音乐视频片段，并在此过程中记录了他们的生理信号反应。之后，这些参与者根据效价、唤醒度、喜好和支配性四个维度对每段观看体验进行了评分。在采集到的数据中包括了40种特征——32通道的EEG读数；另外还有8个外围指标如皮肤温度，呼吸幅度，眼电图（EOG），心电图（ECG）等数据记录，但这些额外信息在此项目研究范围内并不被使用。 所有脑电信号均按照10-20系统进行采集，并且在标准条件下对32通道的EEG进行了记录。对于来自DEAP数据库中的原始EEG信号，在后续的数据预处理阶段已经完成了一系列必要的步骤来确保数据的质量和准确性，以便于进一步的情绪识别研究工作开展。
     
  • 关于图像识别分类的Matlab源代码
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    本段落提供了一套基于MATLAB编写的图像识别与分类算法的源代码。这套代码集成了多种先进的图像处理技术，适用于学术研究和工程应用中的模式识别任务。 关于图像识别分类方法的Matlab源代码。
     
  • 基于主星对的星图识别方法
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    本研究提出了一种新颖的星图识别技术，专注于分析和利用主星对进行高效且准确的天文导航定位。通过优化算法处理大规模星图数据，显著提升识别速度与精度，为天文观测提供强大支持。 ### 基于主星对的星图识别算法 #### 引言 星敏感器因其高效、紧凑及低能耗的特点，在微小卫星的姿态确定中扮演着重要角色，而其中的关键技术就是星图识别技术。传统方法如三角形匹配算法虽然简单易行，但在处理复杂多变的星图时容易产生误匹配，并且难以纠正；圆形区域法则尽管简化了匹配过程，但对于排除误匹配的能力较弱。鉴于这些局限性，一种新的基于主星对的星图识别算法被提出，该算法不仅能够提高识别速度，还能增强识别精度。 #### 算法原理及特点 ##### 主星对的概念 在新提出的算法中，定义星图中最亮的两颗星为主星对，并将其他作为辅助导航用。这一概念的应用使算法处理大量数据时更加高效，同时也为后续匹配提供了明确起点。 ##### 星对相对星等差信息 通过考虑主星对之间的相对亮度差异，在识别过程中进一步筛选可能的对象，从而减少不必要的计算步骤，提高效率。 ##### 多三角形模式匹配 为了提升精度，该算法采用以主星对作为公共边的多三角形模式匹配策略。这种策略在确保较高准确度的同时保持了较快的速度。 ##### 快速角距匹配方法 文中还提出了一种通过将星对表拟合成曲线函数来实现快速角度距离匹配的方法。这种方法不仅减少了数据处理量，也大大缩短了识别时间。 #### 算法流程 1. **初始化阶段**：从星图中选取最亮的两颗作为主星对。 2. **特征提取**：基于主星对的信息，提取包括亮度差和辅助导航星星位等在内的关键信息。 3. **星对表拟合**：根据数据库中的数据，将所有可能的星对列表拟合成曲线函数形式以便后续快速查询与匹配。 4. **匹配识别**：使用多三角形模式匹配策略以及快速角度距离匹配方法找到与当前观测星图相吻合的标准导航星图。 5. **验证和调整**：对于得到的结果进行校验，必要时对参数做出相应调整以提高准确性和效率。 #### 实验验证 通过计算机模拟实验测试了该算法的有效性。结果显示，在识别精度及速度方面，相比传统的三角形匹配方法有显著的改进。 #### 结论 基于主星对的新星图识别算法是一种有效解决现有问题的方法，它不仅提高了星图识别的速度和准确性，并且为卫星定姿系统的性能提供了重要技术支持。未来的研究可以进一步优化该算法并探索适用于更复杂环境下的星图识别策略，以推动相关技术的发展。
     
  • MATLAB指纹识别代码：FingerPrint Recognition开发
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    本项目提供了一套基于MATLAB的指纹识别代码，旨在实现高效准确的生物特征认证。通过先进的图像处理技术，该系统能够有效提取和匹配指纹信息，适用于安全验证领域。 该程序以一个指纹作为输入，并将其与数据库中的指纹进行比较。如果找到匹配项，则显示指纹所有者的ID。您也可以向数据库注册新指纹。这需要两个不同的指纹并提取其细节特征并存储它。 要求：使用Matlab 2014a及以上版本，以及图像处理工具包（64位）。 高级支持可以在GitHub上获取，网址为 https://github.com/Darin-Sarra/MATLAB_FingerPrint/ ，但此处不包含具体链接。
     
  • 基于MATLAB的癌细胞图像识别代码-黑色素瘤检测：melanoma-recognition
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    本项目利用MATLAB开发了一套用于识别和分析黑色素瘤的图像处理系统。通过先进的算法，对癌变皮肤组织进行精确分类与检测，旨在辅助医学诊断。代码开源，便于科研人员进一步研究改进。 大豆图像识别matlab代码黑色素瘤识别作者郭介新，谢俊健。背景：黑色素瘤是一种由黑素细胞（皮肤中含有色素的细胞）形成的皮肤癌，是导致大多数与皮肤癌有关死亡的主要原因（约75%）。如果在早期发现并完全切除这种疾病，则治愈的机会很高；然而，若未能及时发现则会更加危险。 目标：我们的研究旨在开发一种能够自动识别图像是否为黑色素瘤的工具，并确保其准确率超过80%。 环境说明：此程序是在64位Windows系统上的Matlab2014a版本中使用神经网络工具箱进行设计和训练，因此建议您在安装了神经网络工具箱（nntool）且至少为2009版的Matlab环境中运行代码。 如何执行程序：启动您的Matlab软件，并将当前目录更改为存放项目文件的位置。然后直接运行main.m脚本即可开始操作。 数据集说明：我们将整个数据集分为两大类，即黑色素瘤类别和非黑色素瘤类别。
     
  • 基于CNN的动作识别源码：CNN-Action-Recognition
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    本项目为基于卷积神经网络（CNN）的动作识别系统源代码。采用深度学习技术实现对视频中人体动作的有效分类与识别，适用于智能监控、人机交互等领域研究。 在这个项目中，我们使用卷积神经网络（CNN）对图像和视频进行分类，并利用Pytorch进行了训练。数据集采用的是UCF101数据集中的部分类别（共选择了其中的10个类别）。每个剪辑包含3帧图片，每张图片尺寸为64*64像素。片段标签信息存储在q3_2_data.mat文件中，trLb代表训练样本的标签，valLb则对应验证样本的标签。 首先对CNN进行训练以实现图像分类任务。之后采用三维卷积技术来改进模型，以便能够将每个剪辑作为一个整体视频来进行类别识别。我们在Kaggle平台上参加了两次比赛：一次是关于图片的动作识别（最终排名第十），另一次则是针对视频动作识别的比赛（最后排名第32）。