时隔两个多月了,前段时间在弄Socket,就没有弄这个了.现在好了,花了几天的时间,终于又完成了一小部分了.这一小节主要讲α,β,δ,θ等等波段之间的关系.废话不多说,直接给出这几天的成果. 上一次,我们分析了attention(专注度)和meditation(冥想度)与疲劳之间的关系.如下图 上面的曲线上一小节已经简单说明了,现在要说明的是曲线的前半部分是普通测试,后面一小段两对线有点分离的部分是模拟闭眼休息状态,全身放轻松.从图中可以看出是否精神集中从专注度和冥想度是可以简单的看出来了. 接…

一.简介 脑波,又称之为脑电波,是人大脑发出的电波,非常的微弱,只能通过设备来检测.人的脑波在不同状态下,会不同,因此可以通过脑波来量化分析人的精神状态. 科学家讲脑电波分为四种,以下为详细解释 (1)α脑波 α脑波,是当人们放松身心.沉思时的脑波.它以每秒钟8-12周波的频率运行着.当人们在做“白日梦”或遐思时,脑波就会呈现这种模式.这种模式下的人应该是处于放松式的清醒状态中. (2)β脑波 β脑波,是一种有意识的脑波,它以每秒钟12-25周波的频率运行着.当人们处于清醒.专心.保持警觉的状态…

上文讲到的是保证硬件的接通.接下来是用C语言在它提供的API接口进行连接. 在网盘中下载MindSet Development Tools这个开发包.这个目录下MindSet Development Tools\ThinkGear Communications Driver\win32有一些文件是要用到的. 我采用的MinGW这个库.这个库的好处是绿色版,一般情况下在没有开发环境的电脑,都可以运行.(我们都知道一个VS安装要一个多小时).MinGW各个开发库基本没有版本要求.好了我们先在MinG…

上一次的实验做到可以从pc端读取到MindWave传输过来的脑电波原始数据了. 我是先定义一个结构体,该结构体对应保存所有能从硬件中取到的原始数据. struct FD_DATA { int battery;//电量 int poor_signal;//连接质量 int attention;//专注度 int meditation;//冥想度 int raw;//原始数据 int delta;//δ波段 int theta;//θ脑波 int alpha1;//α脑波 int alpha2;//…

这一节我将讲解thinkgear.h 里面的函数和宏定义.这一些都可以在MindSet Development Tools\ThinkGear Communications Driver\docs\html\index.html 这个路径中找到并打开.是使用doxygen软件生成的API帮助文档. 下面我将做一下简单的翻译.其实最主要的功劳还是google翻译(^v^)? 这些是API THINKGEAR_API int TG_GetDriverVersion () 获取当前TGCD库的版本 T…

from:https://blog.csdn.net/u013989576/article/details/73439202 问题引入: 目前,常见的目标检测算法,如Faster R-CNN,存在着速度慢的缺点.该论文提出的SSD方法,不仅提高了速度,而且提高了准确度. SSD: 该论文的核心思想: 该论文的主要贡献: 1. 提出了SSD目标检测方法,在速度上,比之前最快的YOLO还要快,在检测精度上,可以和Faster RCNN相媲美 2. SSD的核心是在特征图上采用卷积核来预测一系列def…

光照模型(Shading Model)在很多论文中得到了广泛的应用,如robust and illumination invariant change detection based on linear dependence for surveillance application.Making background subtraction robust to sudden illumination Changes以及Illuminatin independent change detectio…

参考文献 [1]Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation [2]Fast R-CNN [3]Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks 1. 概述 图像分类,检测及分割是计算机视觉领域的三大任务.图像分类模型是将图像划分为单个类别,通常对应于图像中最突出的物体.但是…

光照模型(Shading Model)在很多论文中得到了广泛的应用,如robust and illumination invariant change detection based on linear dependence for surveillance application.Making background subtraction robust to sudden illumination Changes以及Illuminatin independent change detectio…

SACON(SAmple CONsensus)算法是基于样本一致性的运动目标检测算法.该算法通过对每个像素进行样本一致性判断来判定像素是否为背景. 算法框架图 由上图可知,该算法主要分为四个主要部分,分别是邻域差分.SACON算法核心处理.空洞填充后处理.TOM(Time Out Map),其中TOM(Time Out Map)主要用于背景模型更新,其他部分属于前景目标检测. 背景模型建立 SACON算法建立背景模型的方法是直接取视频序列的前N帧作为背景模型. 对于每个像素而言,其背景模型可以表…

iForest (Isolation Forest)是由Liu et al. [1] 提出来的基于二叉树的ensemble异常检测算法,具有效果好.训练快(线性复杂度)等特点. 1. 前言 iForest为聚类算法,不需要标记数据训练.首先给出几个定义: 划分(partition)指样本空间一分为二,相当于决策树中节点分裂: isolation指将某个样本点与其他样本点区分开. iForest的基本思想非常简单:完成异常点的isolation所需的划分数大于正常样本点(非异常).如下图所示: \…

基于FPGA的目标反射回波检测算法及其实现(准备篇) :用Verilog-HDL状态机控制硬件接口 前段时间,开发了一个简单的目标反射回波信号识别算法,我会分几篇文章分享这个基于FPGA的回波识别算法的开发过程和原码,欢迎大家不吝赐教.“工欲善其事,必先利其器”,调试FPGA上的数字信号处理算法,最直接的办法是进行行为仿真(前仿).但有时想通过testbench产生验证算法所需的特定激励信号,并不是一件容易的事情.往往导致通过行为仿真验证/调试FPGA数字信号处理算法的效率低下. 随着任意信号发…

AdaBoost算法是一种自适应的Boosting算法,基本思想是选取若干弱分类器,组合成强分类器.根据人脸的灰度分布特征,AdaBoost选用了Haar特征[38].AdaBoost分类器的构造过程如图2-4所示. 图2-4  Adaboost分类器的构造过程 1)Haar-like矩形特征 Haar-like矩形特征是根据图像的区域灰度对比特性进行设计的,常用的Haar-like特征[39]如图2-5所示,Haar-like特征值定义为白色区域像素值之和与黑色区域像素值之和的差值. 图2-5…

本文根据论文:Fuzzy Integral for Moving Object Detection-FUZZ-IEEE_2008的内容及自己的理解而成,如果想了解更多细节,请参考原文.在背景建模中,我们对于像素的分类总是采用非此即彼的方式来分,即该像素要么是背景要么是前景.然而,由于噪声.光照变化以及阴影等特殊情况导致像素会存在错误,即像素存在一定的不确定性.为了处理这种不确定性,本文提出了基于模型Choquet积分的目标检测算法. 首先,我们来看看这个算法的基本流程,如下图所示. 从上图可以看…

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世…

基于局部二值相似性模式(LBSP)的运动目标检测算法 kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 本文根据论文:Improving background subtraction using local binary similarity patternsWACV2014的内容及自己的理解而成,如果想了解更多细节,请参考原文.该文章思想借鉴了VIBE,其实可以理解成是VIBE+LBP算子变种(LBSP)运动目标检测算法的组合.在VIBE中,算法…

摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法.首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓.提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标.实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪 摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算…

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor…

基于COCO数据集验证的目标检测算法天梯排行榜 AP50 Rank Model box AP AP50 Paper Code Result Year Tags 1 SwinV2-G (HTC++) 63.1 Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution Link 2021 Swin-Transformer 2 Florence-CoSwin-H 62.4 Florence: A New Foundation Model for C…

摘要:本文提出了两个用于无监督的具备可解释性和鲁棒性时间序列离群点检测的自动编码器框架. 本文分享自华为云社区<解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法>,作者:云数据库创新Lab . 导读 本文(Robust and Explainable Autoencoders for Unsupervised Time Series Outlier Detection)是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会I…

原始论文下载: 一种基于δ函数的图象边缘检测算法. 这篇论文读起来感觉不像现在的很多论文,废话一大堆,而是直入主题,反倒使人觉得文章的前后跳跃有点大,不过算法的原理已经讲的清晰了.     一.原理 文中提出的边缘检测算法原理也不是特别复杂,使用了一个低通滤波函数以及一个高通滤波函数,其形式分别为:                                             (1)                   (2) 当图像中的噪音比较少时,可以直接使用高通滤波器对图像进行滤…

原文链接:https://www.52ml.net/20287.html 这篇博文主要讲了深度学习在目标检测中的发展. 博文首先介绍了传统的目标检测算法过程: 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架,主要包括三个步骤: 利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域: 提取候选区域相关的视觉特征.比如人脸检测常用的Harr特征:行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等: 利用分类器进行识别,比如常用的SVM模型. 基于深度学习的目标检测分为两派: 基于区域提名的,如R-CNN.SPP-net…

一.三层(网络层)发现 算法来源:王娟娟.基于SNMP的网络拓扑发现算法研究.武汉科技大学硕士学位论文,2008 数据结构: 待检路由设备网关链表:存放指定深度内待检路由设备的网关信息,处理后删除. 拓扑信息链表:存放从已检测路由设备的网关信息. 子网信息链表:存放网关信息对应的子网信息. 基本思想: 类似于广度优先,在指定深度内运行算法,最后根据拓扑信息链表获得所有路由及其互联关系,根据子网信息链表各路由设备连接的子网及子网内所有活动主机的信息. 需要获得的信息: 路由信息如下图所示. 点击可…

Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大…

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 转自:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51866319 因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新的方法和思路.个人了解的大概概括为以下一些: 帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion…

基于视觉的Web页面分页算法VIPS的实现源代码下载 - tingya的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET 基于视觉的Web页面分页算法VIPS的实现源代码下载 分类: 技术杂烩 2006-04-28 10:09 8790人阅读 评论(117) 收藏 举报 算法web.net优化user微软 本来由于尚未优化好,暂时不提供下载的,但是由于众多的user迫切希望获取,因此只能将这个不成熟的版本提供出来!希望大家帮忙改进!另外,该源代码实现并未严格遵循VIPS算法,它与VIPS算法存在的差异包…

基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类,称haar分类器. 通过这个算法的名字,我们能够看到这个算法事实上包括了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了. 1        算法要点 Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联: Haar分类器算法的要点例如以下: a)        使用Haar-like特征做检測. b)       使用积分图…

词袋模型是一种文本表征方法,它应用到计算机视觉领域就称之为BoF(bag of features),通过BoF可以把一张图片表示成一个向量.DBoW2是一个视觉词袋库,它提供了生成和使用词典的接口,但它并不等同于slam中的回环检测. 回环检测属于slam前端,也是vslam三大模块(视觉里程计,回环,优化)之一.回环检测的主要目的是确认当前位置是否曾经到达过.它接收一段图片序列,然后绘制拓扑地图,故又称之为拓扑制图.基于BoF的回环检测是目前比较流行的回环解决方案,诸如IAB-MAP,FAB-…

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi…

基于机器学习的web异常检测 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥补传统规则集方法的不足,为web对抗的防守端带来新的发展和突破.机器学习方法能够基于大量数据进行…