ArcGIS Engine 10 开发中文帮助
不可得的学习资料，详细介绍AE开发技术……esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传刷定及修订记录版本完成日期编写/修订纪要编写者备注文档目录结林雪淋构刘宇完善控件介绍和空间数刘宇据库的介绍完善柵格数刘宇据介绍完善符号化刘宇介绍完善网络分刘宇析功能完善参考系刘宇的介绍完善儿何对刘宇象的介绍esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传目录介绍和开发相关的知识三.使用控件创建第一个桌面应用程序四.空间数据库五.几何对象和空间参考六.矢量数据空间分析七.符号化八.栅格数据分析九.编辑十.地图输出十实战十二安装部署esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传介绍软件架构ArcPadArcGIs标准测览器MobileEngineArcGISExplorerArclnfoPArcEditorOnline GisNetworkArcviewArcReaderArCGIS ServerArcImsArcsDE文件DBMS是在全面整合了与数据库、软件程、人Ⅰ智能、网络技术及其它多方面的计算机主流技术之后,成功地推出了代表最高技术水平的全系列产品是一个全面的,可伸缩的平台,为用户杓建一个完善的系统提供完整的解决方案的基本体系能够让用户在任何需要的地方部署功能和业务逻辑,无论是在桌面、服务器、还是在野外:桌面(桌面软件产品是用来编辑、设计、共享、管理和发布地理信息和概念。桌面可伸缩的产品结构,从,向上扩展到和。目前被公认为是功能最强大的产品。通过一系饥的可选的软件扩展模块,产品的能力还可以进一步得到扩展嵌入式(是一个完整的嵌入式组件库和工具包,开发者能用它创建一个新的、或扩展原有的可定制的桌面应用程序。使用开发者能将功能嵌入到已有的应用程序中,如基于工业标准的产品以及一些商业应用,也可以创建自定义的应用程序,为组织机构中esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传的众多用户提供功能。服务器(和用丁创建和管理基丁服务的应用程序在大型机构和互联网上众多用户之间共享地理信息是一个中心应用服务器,它包含一个可共享的软件对象库,能在企业和计算框架中建立服务器端的应用。是通过开放的协议发布地图、数据和元数据的可伸缩的网络地图服务器。是在各种关系型数据库管理系统中管理地理信息的高级空门数据服务器。栘动(支持的无线移动设备,越来越多地应用在野外数据采集和信息访问中。桌面和可以运行在使携式电脑或平板电脑上,用户可以在野外进行数据采集、分析和乃至制定决策。介绍是一组完备的并且打包的嵌入式组件库和工具斥,开发人员可用来创建新的或扩展已有的桌面应用程序。使用开发人员可以将功能嵌入刭已有的应用软件中,如自定义行业专用产品:或嵌入到业生产应用软件中,如和;还可以创建集中式自定义应用软件,并将其发送给机构内的多个用户由两个产品组成:构建软件所用的开发工具包以及使已完成的应用程序能够运行的可再发布的(运行时环境)。开发工具包是一个基于组件的软件开发产品,可用于构建自定义和制图应用软件。它并不是一个终端用户产品,而是软件开发人员的工具包,适于为或用户构建基础制图和综合动态应用软件是一个使终端用户软件能够运行的核心组件产品,并且将被安装在每一台运行应用程序的计算机上◆ Arcgis engine是基于COM技术的可嵌入的组件库和工具包, ArcGis engine可以帮助我们很轻松的构建自定义应用程序esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传令使用 ArcGIS Engine,开发人员可以将(iS功能嵌入到已有的应用软件中,如自定义行业专用产品;或嵌入到业生产应用软仵中,如 Mirosoftf Word和 Excel;还可以创建集中式自定义应用软件,并将其发送给机构内的多个用户ArcGis Engine由两个产品组成:◇面向开发人员的软件开发包(ArcG| S Engine developer kit面向最终用户的运行时( ArcGIs Engine Runtime开发工具包是一个基于组件的软件开发产品,可用于构建自定义和制图应用软件。它并不是一个终端用户产品,而是软件开发人员的工具包,支持四种开发环境(十十,以及),适于为用户构建基础饲图和综合动态应用软件。是一个使终端用户软件能够运行的核心组件产品,并且将被安装在每一台运行应用程序的计算机上reGIS Engine的逻辑体系结构包含了 ArcGIS Engine中最核心的 ArcObjects组件,几乎所有的GS组件需要调用它们,如 Geometry| Extensions和 Display等DeveloperComponents包含了访问矢量或栅格数据的 GeoDatabase所有的接口和类组件。MapPresentationData包含了GiS应用程序用于数据显示、数据符号化、要素标注和专题图制作等需要的接凵和类组件AccessBaseServices包含了进行快速开发所需要的全部可视化控件,如和控件等,除了这些,该库还包括大量可以有调用的内置它们可以极大地简化二次开发工作。在图中我们可看出的开发体系是一条纵线,功能丰富,层次清晰。最上层的esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传包含了许多高级开发功能,如、空间分析、维分析、网络分析、逻缉示意图以及数据与操作等。标准版并不包含这些许可,他们只能作为扩展存在,需要特定的才能运行。扩展模块3D三维分析Spatial空间分析Network网络分析Maplex智能标注Data Interoperability数据互操作Schematics逻辑示意图Tracking跟踪分析Geostatistical地理统计分析注意:运行时有多种版木级别,从标准版木一直到全业版木。标准的运行时提供所有应用程序的核心功能。这个级别的运行时可以操作几种不同的栅格和矢量格式、进行地图表达和创建以及通过执行各种空间或属性查询查找要素。这个级别的运行时还可以进行基本数据创建、编辑和简单的个人地理数据库(及分析但是如果遇到企业级数据库数据库的编辑以及复杂数捱模型的创建网络拓扑就需要运行时的标准许可相当于桌面级别的功能而许可相当于桌面级别的功能esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传中的类库开发中,为了更好的管理这些对象,将这些对象放在不同的组件库中,而他们被物理的防盜目录下的中,而逻辑上被分散到不同的命名空间中下面我们详细对一些类库进行介绍库是新出来的一个类库,该类库包含了将独立应用程厅绑定到特定的系列产品的函数和方法该类库是在运行的应用程序的时侯库是架构中最底层的库。该库包含了暴露组成的其它库所使用的服务的组件。库中定义了许多接口,它们可以由开发者来实现。对象在中定义;所有开发者必须使用该对象在使用功能的应用程序中初始化和开发者不扩展该库,但可以通过实现其中的接口来扩展系统。库中包含了可在屮扩展的用户界面组件的接口定义,包括和接口。开发者使用这些接口来扩展组件。该库所包含的对象是对象,开发者可用于简化某些用户界面的开发。开发者不扩展该库,但可以通过实现其中的接口来扩展系统。库处理存储在特征类其它图形要素中的特征的或大多数用户交互的基本几何对象有。除了这些顶层的实体,还有作为和构建模块的几何体这些是组成几何体的基元它们是由形成一条的依次相连的组成包含两个不同的点,起点和终点,和一个定义从起点到终点的曲线的要素类型。这种有和所有的几何对象都可以有与它们顶点相关的、和esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传基本的几何对象都支持几何操作,如和开发者不可以扩展几何基元。中的实体是指现实世界中的特征:这些现实世界中的特征的位置由具有空间参考的几何体來定义。投影和地理坐标系统的空间参考对象都包含在库中。开发者可以通过在空间参考间添加新的空间参考和投影来扩展空间参考系统库包含了用于数据显示的对象。除了负责实际图像输出的主要显示对象,该库屮还包含了表示颜色和符号的对象,这些颜色和符号用于控制显示上所绘制实体的属性。库中也包含了为用户在与显示交互时提供可视化反馈的对象。开发者大都通过类似于或对象提供的视图与显示交互。该库的所有部分都可以被扩展,常被扩展的有符号、颜色和显示反馈库被用于创建图形输出到设备,如打印杋、绘图仪和硬拷仄格式,如增强型图元文件和栅格影像格式、等。开发者使用该库和系统其它部分中的对象来创建图形输岀。通常这些是和厍中的对象。开发者可以扩展库用于定制的设备和输出格式。库提供了用于的编程是一个构建在标准工业关系和对象数据库技术基础上的地理数据储存库。库中的对象为攴持的所有数据源提供了统一的编稈模型。库定义了许多由架构中较高层次数据源提供者实现的接口。开发者可以扩展来支持特殊的数据对象等类型。此外,还可以使用对象添加自定义的矢量数据源。支持的数据类型不可以被扩展库包含用于基于文件数据源的的实现。这些基于文件的数据源包括N和开发者不能扩展库包含了用于数据库数据源的的实现。这些数据源包括软件支持的开发者不能扩展库
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基于Adaboost算法的人脸识别 北京大学赵楠
人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 的本科毕业论文 ：基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程，尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程，描述的相当清晰。北京大学太科生业论文最后一章,用编写的实现了 Adaboost算法的FDt程序,给出了相应的人脸检测实验结果,并和 Viola等人的结果做了比较关键词 Keywords∧ adaboost方法、人脸检测、 Boosting方法、PCA学习模型、弱学习工工TI北京大学太科生业论文谨以此论文献给A腺嘌呤、T胸腺嘧啶、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、1和0-智能的基本构件和开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and o, the building blocks ofintelligence.andto the pioneers uncovering the foundations ofintelligence.北京大学太科生业论文正文目录 Contents摘要 ABSTRaCTI正文目录 CONTENTS图录LISTOFFIGURES…I表目录LISTOF TABLES····················a···········ba·。·········。··。······VIII人脸检··11概12难点与展望213人脸检测方法的性能评测1.31人脸图像数据库………41.3.2性能评测.2检测方法分类…2,1基于知识的方法●●●●●·●··●●●●●D·●b●鲁●·●●●。●。D●●·●●·●·。D。●。·。。●●●D·●看●。·●。·D●看●看。●。●8北京大学本科生毕业论文22特征不变量方法3模板匹配方法●香●鲁●鲁·●D·。●·。●·鲁●●鲁·●鲁鲁●●●鲁●·鲁··。●·●鲁音·●鲁。●···。·●●●鲁自●·鲁鲁。●●●b·●鲁自非b●●。●10基于表象的方法113经典方法概述···············.s.····················································121神经网络NEURALNETWORK232特征脸EIGENFACE1333基于样本学习方法 EXAMPLE-BASEDMETHODS34支持向量机 SUPPORTⅴ ECTOR MACHINE(SVM)........1535隐马尔科夫模型 HIDDEN MARKOV MODEL(HMM)4 ADABOOST方法概述164.1引2 PAC学模164.21概述14.22数学描述音音音。音音…………………………17V工北京大学太科生业论文43弱学习强学1844BOOSTING方法5矩形特征与积分图a···············4·················4··4········‘·4······4··4······2051引言··········.·········································.···········252矩形特征 RECTANGLE FEATURE2521概述.205.22特征模版.21检器内特征总数2252.31子窗口内的条件矩形5232条件矩形的数量…52.33子窗口的特征矩形数量.2352.34结果2453积分图 INTEGRAL IMAGE25531概念含………………25532利用积分图计算矩形特征值.27V工I北京大学太科生业论文5.32.1图像区域的积分图计算.5322矩形特征的特征值计算86 ADABOOST训练算法●●●D··●·●···●●。·●·。·●●鲁·●··。·●。·●鲁。●自·鲁。●。●●b·。·●。●鲁306.1训练基本算法·●。●。·●··●●·●。鲁鲁●●b·●鲁●··●·●。。●看●。鲁●·●●香···曲鲁鲁●鲁●306.1.1基本算法描述306.12基本算法流程图3262弱分类器 WEAK CLASSIFER33621特征值f(x)62阈值q、方向指示符p38623弱分类器的训练及选取…...83强分类STRONGCLASSIFIER40631构成40632错误率上限407程序实现及结果.………4371样本集●●·●·····●···········●··············●·······●··●·●·····●··········●··········●··●··●4372练难点及优化44721计算成本14V工工T北京大学本科生毕业论文7.2.2减少矩形特征的数量……省着音自··。·非。。音音。非D音音普申普普普非非非非着44723样本预处理4573检测结果467.31检测器……46732实验结果..477321实验对比477.322更多实验结果49733结论53致谢 ACKNOWLEDGMENTS54参考文献REFERENCES54Ver o76图目录 List of Figures人脸析流程2图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.3图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.图4左侧为测试图像,右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。北京大学本科生毕业论文图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则图6—种人脸检测模板:这个模板由16个区域(图中灰色部分)和23种区域关系(用箭头表示)组成.10图7 ROWLEY的带有图像预处理的神经网络系统…13图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇14图9矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是24×24子窗口内选出的矩形特征,下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹21图10计算mXm检测器内所有可能的矩形的数量。22图11积分图与积分的类比25图12坐标A(x,y)的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和(图中阴影部分)。s(x,y)为A(x,y)及其y方向向上所有像素之和(图中粗黑竖线)26图13区域D的像素和可以用积分图计算为:i+i-(i2+i)图14矩形特征的特征值计算,只与此特征端点的积分图有关…...9
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