遮挡感知

本代码基于论文“具有时空一致性的基于遮挡感知片段的跟踪”，适用于Matlab R2012b（64位）和Windows 7环境。为了计算光流，请确保安装了OpenCV 2.4.10。用户可以通过运行“benchmark_function.m”来测试代码。默认视频序列路径为“D：\ data_seq”，用户可以在“benchmark \ configSeqs.m”中修改路径和选择要测试的视频。

眼睛图像里眼睑遮挡的测量功能，挺适合做虹膜识别前的图像质量评估。Occmetric这个小工具，思路比较简单，核心就是看图像的灰度值，灰一点，遮挡就多一点。整个流程也不复杂，从图像预到灰度计算，再到的遮挡打分，嗯，基本都用上了 MATLAB 里现成的图像功能，写起来也轻松。虹膜识别的图像质量，真挺关键的，尤其是有眼睑遮挡的时候，直接影响识别效果。Occmetric的玩法其实实用，提前测一下遮挡程度，可以帮你判断这张图到底靠不靠谱，挺适合做前期筛选。图像预这块，去噪、调对比度、校光照，基本是标配，完之后用图像分割的方法抓眼睛区域，哦，虹膜、瞳孔、眼睑这些关键位置，分得越准，后面灰度值计算越靠谱。灰

图像边界的深度遮挡识别，DOC 的 Matlab 源码还挺值得一试的。用的是一个比较有意思的思路——先识别边界，再判断遮挡方向。左手规则你听过，就是用方向来判断前后景的关系，挺直观的。源码里训练用的就是他们整理的PASCAL 实例遮挡数据集，一万多张图，够你折腾一阵的。 网络结构是个深度卷积架构，对边界检测和方向估计分开，效果还不错。嗯，数据预那块需要用到他们扩展过的 HDF5 读取器，还有方向损失的部分也要用他们的。边缘 NMS 那块依赖比较强，如果编译失败，记得去源码重新编译下。 运行环境嘛，Linux + Matlab 2014b，配 K40 或者 Titan X 显卡都可以。现在显卡你

在Matlab中，遮挡累积代码用于动态环境中的移动物体检测与视觉测距。ICRA2020的介绍中展示了如何运行该算法，并提供了示例数据集，用户可将数据集添加到“/matlab code/”目录下，通过main.m文件执行。

这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。

MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器，可用于线性可分问题，以及多层感知器，适用于复杂分类和系统识别，例如鸢尾花分类问题。

在MATLAB中，如果您希望在屏幕的左上角创建一个小图形窗口，并在右下角创建另一个，使用get(0,'screensize')获取屏幕大小可能会导致图形覆盖任务栏。要避免这一问题，您应查询屏幕的工作区域，即未被任务栏占用的区域。可以使用以下方法获取工作区域的大小和位置： a = figure('WindowState','最大化'); pause(0.1); get(a,'OuterPosition') 该方法存在几个问题：一是需要手动设置暂停时间，导致屏幕闪烁，二是只适用于MATLAB版本R2020a及更新版本。对于旧版MATLAB，您可以利用JavaFrame的未记录特性，但这在更旧版本

压缩感知领域的老朋友OMP 算法，用 Matlab 来跑挺顺手的。cscoder这个资源就专注做了一件事：把 1-D 信号的压缩感知流程整明白，代码也写得清晰。用到的是正交匹配追踪法（OMP），一步步找稀疏解，把原始信号还原回来。别看是 Matlab 脚本，逻辑挺严谨，适合初学者理清整个信号恢复流程。 里面的CS_OMP.m文件，从信号生成、测量矩阵构造、到压缩观测、OMP 重建，全流程都有，而且关键步骤都有注释。像测量矩阵、稀疏向量这些概念，跑一遍代码就懂。你可以自己改参数，比如调稀疏度、压缩比，看看重建效果怎么变。 最棒的是，它挺适合用来做毕业设计 demo 的，逻辑完整、结果直观，还能加

压缩感知的 OMP 框架，沙威教授这套还挺有代表性的，适合你快速上手。用的是小波变换+OMP 重构算法的组合，整体逻辑清晰，matlab代码也不复杂，适合拿来直接跑一跑。代码里用的就是经典的Orthogonal Matching Pursuit，你可以理解为“从一堆特征里一步步选出最相关的”，挺像组装积木，每次搭一块，逐渐拼出原信号。跑一遍就能看到怎么从稀疏采样恢复完整信号，直观又有成就感。小波变换也别怕，简单说就是把信号拆分得更细，让原本复杂的东西看起来更规整，方便压缩和重构。像图像压缩、医学成像、无线通信这些场景都在用。如果你平时就用MATLAB，那这个框架简直不要太适配。跑个 OMP 仿

最新的压缩感知方法，如Cosamp，正在被广泛应用于信号和图像重建领域。