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隐私保护挖掘是近年来数据挖掘领域的热点之一，主要研究在避免敏感数据泄露的同时在数据中挖掘出潜在的知识。实际应用中，大量的数据分别存放在多个站点，因此分布式隐私保护数据挖掘（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｐｒｉｖａ唱ｃｙｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ＤＰＰＤＭ）的研究更具有实际意义。对该领域的研究

为了克服ＳＩＦＴ算法直接应用在车牌提取中表现出来的执行时间过长、误配率高的缺陷，提出了一种基于ＨＳＶ颜色空间与ＳＩＦＴ特征的两级车牌提取算法，先使用ＨＳＶ颜色空间确定车牌的候选区域，进行快速粗定位，再使用ＳＩＦＴ算法对候选区域进行精确定位与倾斜校正，在精确定位的同时也完成了对车牌汉字的辨识。这种方法

为了降低人脸Ｇａｂｏｒ特征的维数，提出了一种新的基于Ｇａｂｏｒ幅值的纹理表征（ＧＭＴＲ）方法用于人脸识别。ＧＭＴＲ由伽玛分布（ΓＤ）拟合Ｇａｂｏｒ幅值的分布来刻画，拟合的ΓＤ参数作为纹理特征。在ＦＥＲＥＴ和Ｙａｌｅ人脸库上的实验结果显示ＧＭＴＲ的识别性能优于传统的Ｇａｂｏｒ幅值特征，表明纹理特征具有

在浮选生产中，浮选泡沫表面纹理与浮选工况密切相关，直接反映泡沫层的矿化程度（品位高低）。为了给浮选操作提供指导，提出了一种基于ＬＢＰＶ（ｌｏｃａｌ ｂｉｎａｒｙ ｐａｔｔｅｒｎ ｖａｒｉａｎｃｅ）的泡沫图像纹理特征提取方法。该方法通过融合泡沫图像局部空间结构和对比度来提取泡沫图像纹理特征，然后将ＬＢ

提出一种基于Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ 改进算法与连通域标记的多目标跟踪算法。在多目标跟踪过程中，对目标瞬间丢失、目标遮挡或重叠时目标跟踪失败等情况有较好的改进。在跟踪过程中，当目标丢失时，基于改进的Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ 算法能自适应调整搜索窗口尺寸和方向。通过自适应扩展搜索窗口，利用连通域标记算法搜索目

角点资料（全面！收集了很久)：Kitchen角点 KLT角点 Moravec算子 SUSAN角点 Harris角点 CSS角点 SIFT SURF Forstner角点 FART关键点等。部分有资料，部分有matlab，部分有VC程序！