视觉目标识别与三维定位关键技术的研究

本代码用adaboost算法实现目标识别，时效性好，效率高

MATLAB语言代码，可以识别出细胞轮廓、数目、质心等数据

现代雷达已经不仅仅局限于雷达能够“看得见”这一标准，还需要雷达能够“看得清，辨得明”。雷达目标识别技术经过数十年的发展，已经被广泛的应用到各个领域发展中，取得实质性的进步。本文对雷达目标识别技术进行研

matlab完整可运行，含实验报告，含评价参数，含测试图片

在允许用户在一个标准的4-偏振图像文件转换884格式的SAR数据文件位RAW格式的文件

在室内环境下对目标进行无线定位时,由于障碍物的遮挡而造成的非视距(NLOS)误差对定位精度产生了很大的影响。针对此问题,对利用超宽带(UWB)技术测量得到的到达时间差(TDOA)数据进行残差分析,首先

通过三维深度信息的投影变化解决人脸识别中多姿态的问题。利用物体几何拓扑的不变性原理,排除大部分人脸表情对识别的影响,而且由于采用的方法与照片的明暗程度无关,可以解决人脸识别过程中受拍摄环境光照强度的影

本文主要针对三维人脸识别,在以下几个方面展开了研究工作:(1)提出了一种基于轮廓线进行三角剖分的网格数据规格化处理的思路。同时,设计了一种三角形索引数据组织结构来组织三角网格,不仅减少了数据存储空间,

车载定位定向系统关键技术研究主要围绕车辆的定位和定向技术展开，研究了包括全球定位系统(GPS)、惯性导航系统(INS)、车载雷达等技术的应用与集成。其关键挑战在于如何提高定位精度、减少环境干扰以及提升

用自动阈值方法将目标图片二值化 给出二值图 背景黑 26个标志点白色 并给出标识点坐标