人脸检测算法

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。

MATLAB实现了BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）特征检测算法，该算法提供一种有效且稳健的特征检测方法。

该文档收录了Pettitt突变检测算法的原始资料，取自国外大学图书馆公开资源，适用于需要参考Pettitt算法的用户。

Louvain 算法的 Matlab 实现，适合做大规模网络社团检测的你。输入一个n*n 的邻接矩阵，输出社团划分结果和对应的模块度 Q 值。代码结构清晰，逻辑也不绕，用起来蛮顺手。是你用惯了 Matlab 做图或跑矩阵类的，这个真的省事。 Louvain 的社团检测是做社交网络的老招牌，像微博传播路径、微信群成员关系，用这个算法都挺合适。模块度 Q 值说白了就是衡量分组好不好的一个指标，越高社团划分越合理。 跑之前你得准备好一个邻接矩阵，记得格式要对，矩阵是对称的，表示无向图。直接塞进算法里，它就能帮你拆分网络结构，还能告诉你每个节点属于哪个社团。 代码调用挺简单，没什么花哨参数，也不用安装

利用Matlab编写边缘检测算法，包括Sobel、Prewitt等方法。这些算法能够有效地识别图像中的边缘特征，为图像处理提供了重要工具。

这个MATLAB代码库使用ATM和ICESat-2两种激光测高仪在冰川湖上进行深度检索。需要MATLAB 2016a或更高版本，以确保例程的正常运行。代码包括ATM和ICESat-2的数据处理和窗口分块子例程，以及针对小湖的解决方案。

提供了一个基于MATLAB的Sobel算子边缘检测算法实现。代码简洁易懂，方便用户调用和修改。

多高斯模型是一种背景消减的运动目标检测方法，该算法具有新颖性和易实现性，采用Matlab编写。

人体骨骼关键点检测算法在计算机视觉领域应用广泛，包括自动驾驶、姿势估计、行为识别等。由于人体的柔韧性和遮挡等因素影响，人体骨骼关键点检测极具挑战性。算法主要分为单人2D、多人2D、3D关键点检测。Heatmap方法用概率图表示关键点位置，越接近关键点位置，概率越高。

此仓库提供基于 ALS 的倒伏树检测算法的源代码。通过 mainfindFallenTrees.m 中的 findFallenTrees() 函数使用该算法。请查阅函数文档，以了解有关函数输入、输出和用法的更详细描述。注意：在运行函数之前，必须先调用脚本 startup.m，因为它将所有必需的文件路径添加到 MATLAB 路径中。算法流程：1. 读入和预处理数据2. 基于关联组件分析的分类过滤点云（可选）3. 使用基于迭代 Hough 变换的线检测检测倒伏树4. 使用卷积神经网络去除虚假倒伏树段（可选）步骤 2 和 4 可以使用用户自定义的分类器，这些分类器是使用 connected_comp