针对舞蹈视频与动作识别技术相结合的问题，文中研究探讨一种基于计算机视觉的舞蹈视频动作识别技术。该技术首先将获取到的舞蹈视频图像进行灰度化、背景消除和滤波去噪等预处理操作后，得到该视频序列中人物的动作特征。然后利用支持向量机SVM从对象特征样本集中抽取一部分数据样本用于模型的学习训练，训练完成后再对其他部分进行动作分类识别。KTH动作数据库与实拍舞蹈视频的仿真测试结果说明，该方法能够迅速、有效地识别出舞蹈视频中所出现的动作，且平均识别准确率在85%以上，验证了该技术应用于舞蹈动作识别中的可行性。

Multiple View Geometry in Computer Vision( 计算机视觉中的多视图几何 )中英文文档各一份 hartley 大神之作

对通信专业的学生将来专业发展给予一定指导

通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸检测算法研究，利用由该算法训练的级联分类器和计算机视觉类库OpenCV进行人脸检测系统设计，实现了基于静态图像、摄像头视频和avi视频的人脸检测与标记，以及标记后的人脸区域图像实时显示和存盘。此外，在VC++6.0环境下实现了对人脸检测系统软件界面的开发。实验结果表明，该检测系统开发周期短，检测速度快，实时性强，检测率高，可作为人脸识别和人脸跟踪系统的开发基础。

针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题，通过运用图像轮廓识别技术，提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别，在交通路标的识别过程中，分别构造了图像密度、形状度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓，同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。通过实验仿真结果表明：在图像的提取过程中，交通路标图像随着其DMOS值的增大，图像的质量越差，清晰度越低，其NRSS值越小；在图像的识别过程中，低通滤波器的大小设置为7×7，原图NRSS为0.7654，形状度量为1.3和2.4时，NRSS分别为0.3712和0.2667。这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。

针对现有室内定位技术存在的问题，文中提出一种精度高、成本低且易用性高的室内定位系统。系统采集并处理监控摄像头中的视频信号，用计算机视觉算法从视频流中提取并追踪行人的位置信息，通过基于卷积神经网络的物体追踪算法处理遮挡状况。通过智能手机内嵌传感器采集的运动特征并与心中的行人特征对比，系统可以在视频画面内的诸多行人中准确识别出持有智能手机的定位服务发起者，并报告实时的定位信息，定位平均误差可达到三十厘米以下。

 为了提高pcb铣刀鱼尾槽切削的精度和效率，设计了一套影像检测系统并研究铣刀刃面的图像处理算法，根据铣刀刃面的特征，设计了专门的照明系统来获取清晰的，变形小的铣刀刃面图像，采用边缘检测算法对图像进行边缘提取，并对所提取的边缘采用基于空间矩的亚像素算法进行图像边缘的亚像素定位，然后采用直线拟合等一系列算法对铣刀刃面图像进行尺寸计算和缺陷检测。

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