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2016-12-11   09:09:22

14:40 2016/10/30光學字元辨識 OCR
徑向基函數

加權局部二值模式的人臉特徵提取

基於局部二值模式的紋理分類特徵提取

 

你好，謝謝你對我們的研究工作感興趣。BRINT代碼沒有整理好，但是我們有較新的一種方法，MRELBP，在OULU大學MVG小組官網上可以找到。在他們的官網還可以找到一些LBP方法的代碼，可以用於學習。
另外，我們還有一些別的論文，我都發給你，供參考。

 

局部不變特徵綜述
http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_52510b1d01014xks.html

1.開啟軟體
2.修改參數：direction0,1,2,3
靈敏度參數：0-9
3.result錯誤分類，計算誤判率

雲棲大會 視頻

RMB方向分類：
1.去掉raw檔案；
2.根據毛爺爺在top或者bottom面，分類0-3；（按對分類）
3.每一類是成對出現的，按照top->up,bottom->down的規則重新命名

-----------------------------------建樣本庫演算法——————————————————————

流程：
mian()-->ImageRecognition()

-->ImageValueCheck()-->LocateMoneyCorner()（角點矯正模組--角點結構體：包含四個角點座標，四條邊等等資訊）

-->FindCornerAndAngle()-->GetMoneyEdgePoint()--->

 

-----------------------------------建樣本庫演算法end——————————————————————

2016/10/24

1）樣本整理
2）影像處理程式作業
3）CMOS調試
4）英語
5）矯正演算法理解

-------------------------AK演算法流程----------------
1.分析檔案路徑 PathAnalyze
2.載入映像資料 loadBitmapFromFile：依次遍曆儲存的檔案名稱；新代碼從while(1)遍曆0~n檔案
3.面額識別 ImageValueCheck---->LocateIDCornerNew--->FindCornerAndAngle

針對一些判斷的特殊樣本：

1.兩條邊不平行，相差8度以上；然後信賴度都小於40%,需要矯正的樣本。

2.映像成像？up/down

 

opencv_core2411d.lib
opencv_calib3d2411d.lib
opencv_contrib2411d.lib
opencv_features2d2411d.lib
opencv_flann2411d.lib
opencv_gpu2411d.lib
opencv_highgui2411d.lib
opencv_imgproc2411d.lib
opencv_legacy2411d.lib
opencv_ml2411d.lib
opencv_objdetect2411d.lib
opencv_ts2411d.lib
opencv_video2411d.lib

周末任務：

1.學術道德 討論
2.實驗室安全考試
3.英語作文
4.清分機任務
5.其他學習

有的機器可能沒有碼盤值

I will make good use of github, keep the idea of open source,
positive contributions to my code! I often download open source code,
learn some open source software.This is my github address: https://github.com/ranjiewwen .
From this you can get my contibutions last years .
Now I am a graduate student, research direction of digital image processing and machine vision .
So I often contact with so many open source libraries ,such as opencv,opensift ,qt-creator , python,Linux,caffe,docker,scikit-learn,tensorflow and so on .
I apply to github education project to improve myself .
If I get this chance , I will cherish to use, learn more technology !

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