MATLAB实现的一个图像信息隐藏检测算法，可以检测jpeg图像隐藏的信息

为了能够快速、精确地检测出矩形,综合分析目前存在的矩形检测算法的优缺点,提出了一种快速、高精度的矩形检测算法。所提算法首先采用环形窗口将图像分割为多个感兴趣区域,再提取感兴趣区域的亚像素轮廓,并将亚像素轮廓分割为若干线段,然后利用模糊数学理论对线段的几何和物理特性进行融合计算,最终根据模糊融合得到的判决结果完成矩形的高精度检测和定位。实验结果表明:所提算法的检测速度是基于Hough变换的矩形检测算法的7.4倍,检测最大中心定位误差为(0.507 pixel,0.272 pixel);长度的平均误差为1.034 pixel,宽度的平均误差为1.310 pixel,倾角的平均误差为0.304°,并且能够准确地检测出矩形。所提算法满足工业应用中快速、高精度的要求,且有较强的稳定性。

自动测算视场大小 源码 用于光电设计

此文件为无线通信系统，mimo通信中空间调制和广义空间调制利用最大似然检测算法bit error rate仿真结果

城市道路中车辆检测与识别对于提升交通安全，发展智能化交通具有非常重要的意义。传统的检测方式依赖于人工提取的特征，已难以适用于复杂多变的交通场景，存在识别精确度低、时间复杂度高等缺陷。深度学习模型可以自动提取有用特征，泛化能力强，但难以对相似型车辆进行更加精细的分类，为此提出一种基于残差网络的小型车辆目标检测算法。算法将传统卷积神经网络的连接形式改为一种基于局部连接和权值共享的残差连接模式，同时更改网络结构控制参数数量，将图片不同层次的特征融合计算，应用感兴趣区域池化层规格化前层特征，最后经过分类层和回归层得到目标框的置信度以及修正参数。实验表明，改进模型能够在保证时间效率的前提下增强网络的学习能力，提高平均精度，在相似小型车辆的检测问题上取得了良好的检测结果。

对于一些图像来说，常用的边缘检测算法有时候无法设立合适的阈值将它们的梯度较小的模糊边缘检测出来。为了解决这个问题，有两种解决方法：将图像方差标准化，拉大模糊边缘的梯度值，或通过设置sigmoid函数，将像素所在区域的信息传递到梯度值中去，对其进行调整，就能找到合适阈值，有效地将模糊边缘提取出来。本程序还把这两种算法与传统算法进行了比较。

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针对基于最小二乘的常规井筒变形监测算法中,系数矩阵往往包含观测值误差影响,难以解算出井筒变形最优解,提出一种抗差加权整体最小二乘算法。该算法通过同时对待求参数和系数矩阵进行估计,克服常规最小二乘系数矩阵受观测值随机误差影响;同时结合IGGⅢ三段权函数抗差因子,调整各观测值权函数,消除观测值粗差对最终变形估计值的影响,得到最优的井筒变形值。最后分别采用模拟和实测井筒数据对算法进行了验证,结果表明:当观测值含有随机误差时,整体最小二乘算法优于最小二乘,但都无法抵御观测粗差影响;抗差加权整体最小二乘算法可以有效抵御观测粗差,修正观测随机误差影响,且精度优于抗差最小二乘;采用抗差加权整体最小二乘算法对实测井筒变形数据进行解算结果与实际相符,可以增强变形监测结果的可靠性,提高井筒变形量精度。

共三篇论文，包括了adabooost算法检测人脸，并提出了快速定位人脸五官定位算法，供大家参考学习。