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电信SMGP开发包，含文档，工具jar包及源码，SMGP3.0模拟器
电信SMGP开发完整包，含电信SMGP3.0协议文档，smgpapi20100113.jar及源码，SMGP3.0服务端模拟器
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QT读取Txt文件并显示在界面上完整版
使用QT获取一个txt文件，点击open选取txt文件的位置，并在点击show按钮后在textBrowsr上显示出此文件内容！
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MATLAB从零到进阶
北京航空航天大学出版社出版的 MATLAB从零进阶，适合MATLAB初学者使用！MATLAB开实例系列图书MATLAB从要到进阶中些李国刘涣进天郑志勇编著内容简介本着从易到难、从基础到应用及提高的质则本书结合大量案例系统计解 MATLABT言编程要旨。主要内容包括 MATLAB简介和基本摸作绘图与可褪化,程序饭计,图形用户界面(GUD缤程数据I0(与TEx3据之间的数交换)符号计算,数值积分计算方程与方程组的数值解,常徽分方程(组)数匝求解,线性規划和非线性优化问惡求解,景大最小題求解橫率分布与随机数,描述性统计,参数估计与假设检验,归分牙多项式回归与数值, MATLABE程序译,系统级仿真工mihk反其应用等。附录为min常用命令列表。为方便读者的学习和使用,本+配有光型,答包:每一个案例的源程序,以及于教学和自学的PPT课件本书可作为-般读者自学并掌握 MATLAB语言的参考京,也可作为高等院校理工类本科生研究生系统学习 MATLAB的教材或参考书,还可作为科人和工程技术人员应用M4TL4B解决实际问题的参考用书。书在版编目(CP数据MATLAB从零到进阶/谢中华等编著-北京:北京航空航天大学出版社212.2ISEN978-7-5124-907-1.M4…且.①….Mahb件1.该书作者简介就中华,副教,资深 MATLAB培训,十多年MATLAB编程经验已出版书籍(MATA统计分析与应用:40个案倒分析)。现于天津科技大学数学系任教,长期从事MATLAB相关课程的教学与培训。精通 MATLAB、SAS、R语言等软件,擅长多种软偿协同作战,有着扎实献理沦基础和M丰富的实战经验3美原名m士业于北京厘工大应用数学系,+年 MALAB编经验,曾出版( MATLAB高效编程技巧与用:54个案例分析)受到广大该者好评,在数值计算.运第学最优化图像处理MTAB与C+混合编程领域有着三富的项目实战经验。刘进网名iai0:配文论坛饭主,山东省料学院计算中心助選研究员,工学硕士。现于合肥工业大学机与汽车工程学院机薇制及其自动化专业攻读博士学位,主要与期友茶余饭后聊天时:时常有人大发感:“现在的人是越来越离不开电了,要是没有电脑该怎么办可!”我也禁不位感慨:越来越多的人是离不开 MATLAB了,没有 MATLAB就做不成研究了。”事实的确如此,MA个TLAB已经在自然科学、社会生产和科学研究等冬领域得到了广泛的应用,它已经不再是诞生之初用于线性代裂计算的接囗程字,它就是计算软件中的巨无霰。有人在用 MATLAB作数据分折,有人在用 MATLAB作算法设计,有人在用1M0D作速模仿其还有人月8件开工我们炒股嫌钱,往大了说, MATLAB能助享专家设计尖武器。试想一下,或许几年以后,朋友之间打招呀的问候语就是:您今天 MATLAB了吗?如果到那时您还不会 MATLA,您很可能就u览0果您目前还是-个 MATLAB零基础的读者,您可不必饭,本就是专们为您准备的,它将带领您走进 MATLAB的殷堂,从人门到精通。本书编写的宗自就是引领读者从零基础人门,由浅人深地学习,先熟恐 MATLAB草稿纸式的编程语言和语法规则,让读者能够其内部数做“俊瓜式为的计算,然后慢了解 MATLAB自带的包罗万象的工县箱,在此基础上可以根据自己的算法惠练地进行扩展編程,在这个过程中,读者会在不知不觉中成为精本书内容分为2第1章, MATLAB简个第2章, MATLAB基操作;第3置,ATAB绘图与可视化,4章, MATLAB程序设计第5章,图形用户界面(GUD编:,第章MTB与TT文件的数据交换;第7章,M4BExe0文件的数据交葓;第8章数烟库连第908号计第0数值积分计第1,方程与方程组数值解第12章,学做分方程(组)数值求解:第123i,线性规划问题第14章,非线性优北问题;第15章,最大最小问题一公共设施选址;第16章,率分布与随机数;第1章描达性统计量和绕计图,第18章,参数计与假设检验第19章,回归分折第20章,多项式回归与数据插值;第21章, MATLAB序编译:第2系统级仿真工具 Simulink应用。在章顺序的安排上,我们是经过深思熟處的本着从易到难、从基础到应用及提高的原则。为了能让读者尽戴悉T.学会使用 MATLAB出自已的程序,我们把 MATLAB绘图与可视化、MTAB程序设计图形用户界面等章节放在了前而,这一点不同于一般的 MATLAB书第,根据我们的经验,从绘图开始是学习MTAB最为高效快走的方式因为各种实用的或是献忍形能够激发读者的学习兴超,有了兴通自然一切就变得简单了。另外,本书的内容力求与大学必修的高等数学、线性代数和概率论与数理统计等多门主干程相贴合,这样让读者能够理论结合实践,学习起来更为轻松。俗话说,业有专攻,多人合编也是为了发挥作者们各自的专长将各自在不同领域多年的经验和技巧率款给该者,本书谢中些主并负责统筹定,其中第1~3,6、5~0章由谢中华(网名xEh)写,第4.1012章是鹏(网名:mo:写,第5,2章由刘煥进9日第8郑间1写,第2学由李国栋(网y目录第I拿 MATLAB简介194TLAB助系统MLAB的那事儿…111ML4B命令宽口帮助系统“171.1 MATLAB的派…2Hep都助浏览器………1812MTB饭本信息…110参考文……………211238TL件的系统组成…3第2章MTAB基本操作……214MATL产构成42.1变量的定义与数据类型……2.5mhk产品成………62变量的定义与弦值………22.5 MATLAB/S mulik E应用领城2,12数据类型…23卓4·+4I数菇输出桕式↓;士12 MATLAB的安装与启动2.2常用函数…………23212LAB6安装…172.3数组算………222MATL4B的启动…82310阵的定………251.3 MATLAB工作界面…1■(4;4;22{珠矩阵………………28工作界布823高维数组·』⊥1↓卜41+iiAMATLAB从零到进33二继图形绘制,2程序没计注意喜项………12331管用二继绘图函数…………55..3程序编排与注3.2三图形的修饰和浙加注释…608参考文献…图形的打印和输出…65第享图形用户界面(U编程…125331把图形复航到贴饭……655.1图形对象2把图形导出文件51区形对象的类型1263打印图形………6952图形对象的属性35动画制作…■自》重,卡715.1.3图形对象约操作31.运行航迹动画7152图形用户界面的设计原则和步骤2红闪动画…721365.3电影动画…52.1图形用户界面设计原则…136若5.4录制A格式视频动画……45.2图形用户界面的设计步骤……136您355作GE格式动画………755.3开发图形用户界面的方法-137此35参考文献…7175.4直接编写M文件开发图形阳户1|算+章MTB程设计08界面M文一脚本文件和函数文件5:1文件类…14任Pp·丰IL丰晋中bDl↓;1b●785..2根对象…11本文件…853图形窗口对象函数文件785.4.4坐标轴对象T州世分们故中上甲
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数字水印 经典代码
数字水印的各种经典代码，有DCT、DWT、LSB、CDMA等算法。而且里面已经包含了素材，可以直接运行。
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OpenCV中文参考手册
OpenCV中文参考文件，应用程序接口（API）中文参考资料al OpenCV参考手册·ΩpencⅤ编程简介(矩阵/图像/姒频的基本·Ω中文参考手册读写操作)入门必读· OpenCV概述1.图像处理2.结构分析CXCore中文参考手册3.运动分析与对象跟踪4.模式识别1.基础结构5.照相机定标和三维重建2.数组操作3.动态结构HgGU中文参考手册4.绘图函数5.数椐保存和运行时类型信息1. HighGUI概述6,其它混合函数2.简单图形界面7.錯误处理和系统函数3.读取与保存图傯4.视频读写数机器学习中文参考手册5.实用涵数与系统函数OpencⅤ编码样式指南(阅读 Opencv代码前必CIMage类参考手册读CiMage中的陷阱和BUGOpenCV的Phon接口Opengν编程简介(矩阵/图像/视频的基本读写操作)Wikipedia,自由的百科全书Introduction to programming with OpenCVOpencv编程简介作者: Gady AgamDepartment of Computer ScienceJanuary 27, 2006Illinois Institute of TechnologyUrl:http://www.cs.it.edu/ragam/cs512/lect-notes/opency-intro/opency-intro. html#SECTION00040000000000000000翻译: chenyusiyuanJanuary 26, 2010.http:/blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2010/01126/5259060.aspx摘要:本文旨在帮助读者快速入门 Openc,而无需阅读冗长的参考手册。掌握了 Opencv的以下基础知识后,有需要的话再查阅相关的参考手册。目录[原]1二、简介o1.11、 Openc的特点1.1.1(1)总体描述(2)功能113(3) OpenCv模块122、有用的学习资源2.1(1)参考手册;122(2)网络资源1.23(3)书籍124(4)视瓶处理例程(在< openly-root>/ samples/c/)125(5)图像处理例程(在< openly-root>/ samples/c/0133、 openc命名规则2(2)矩阵数据类型:■1.33(3)图像数据类型134(4)头文件:o144、编译建议.14.1(lInux;1.4.2(2) Windowso155、C例程2二、GUI指令2.11、窗口管理2.1.1(1)创建和定位一个新窗口∶2.12(2)载入图像2.13(3)显示图後2.14(4)关团窗口2.15(5)改变窗o222、输入处理2.2.1(1)处理鼠标事件222(2)处理键盘事件■2.23(3)处理滑动条事件·3三、 OpenCV的基本数据结构o3.11、图像数据结构3.1.1322、知阵与向量3.2,1(1)矩阵3232).元批333、其它结构类型33.1(1)点332(2)矩框大小(以像素为精度)∵■333(3)矩形框的偏置和大4四、图像处理4,11、图像的内存分配与释放411(1)分配内存给一幅新图像4.1.2(2)释放图像■4.13(3)复制图像414(4)设置/获取感兴趣区域ROI415〈5)设置/获取感兴趣通道COI422、图像读写4.2,1(1)从文件中读入图像4.2.2(2)保存图o433、访回图像像素4.3.1(1)假设你要访间第k通道、翦列的像素43,2(2)间接访间;(通用,但效可访间任意格式的图像)433(3)直接访间:(效率高,但容易岀错)434(4)基于指针的直接访闻:(简单高效435(5)基于c++ wrapper的直接访间(更简单高效a444、图像转换441(1)字节型图像的灰度-彩色转换442(2)彩色图像->灰度图像44不同彩色空间之间的转換a455、绘图指令4.5,1(1)绘制矩形452(2)绘制圆形45.3(3)绘制线段454(4)绘制一组线段455(5)绘制组填充颜色的多边形:456(6)文本标注5五、矩阵处理o5,11、矩阵的内存分配与释放32(3)为新矩阵分配达存释放矩阵内存514(4)复制矩阵5,15(5)初始化矩阵5.1.6(6)初始化矩阵为单位矩阵522、访回矩阵元焘52.1(1)假设需要访间一个2D浮点型矩阵的第(i,j个单元,5.2.2(2)间接访间5.23(3)直接访间(假设矩阵数据按4宰节行对齐)524(4)直接访间(当数据的行对齐可能存在间隙时 possible alignment gaps)5,25(5)对于初始化后的矩阵进行直接i°533、矩阵/向量运算5.3,1(1)矩阵之间的运算532(2)矩阵之间的元素级运算:53,3(3)向量乘积534(4)单一矩阵的运535(5)非齐次线性方程求解■536(6)特征債与特征向量(矩阵为方阵)6六、视频处理611、从视频流中捕捉一帧画面61.2(2)Y支从摄像头或视频文件(AM格式)中捕捉帧画面6,11(1)open个摄像头捕捉器6,1,3(3)初始化一个祕频文件捕捉器614(4)捕捉一帧画面61.5(5)释放视频流捕捉o622、获取/设置视频流信息6,2.1(1)获取视频流设备信息6,2,2(2)获取帧图信息6,23(3)设置丛视频文件抓取的第一帧画而的位置∵633、保存视频文件6.3,1(1)初始化视频编写器6.3,2(2)保持视频文件63)释放视频编写器[编辑]简介[编辑]1、 OpenCV的特点[编辑](1)总体描述· Opencv是一个基于CC++语言的开源图像处理函数库其代码都经过优化,可用于实时处理图像具有良好的可移植性可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作具有低级和高级的应用程序接口(API·提供了面向 Intel IPP高效多媒体函数库的接口,可针对你使用的 Intel CPU优化代码,提高程序性能(译注: OpenC2.0版的代码已显著优化,无需IPP来提升性能,故2.0版不再提供IPP接口)[编辑(2)功能图像数据操作(内存分配与释放,图像复制、设定和转换)Image data manipulation (allocation, release, copying, setting, conversion·图像/视频的输入输出(支持文件或摄像头的输入,图像/视频文件的输出)Image and video I/o (file and camera based input, image/video file output).矩阵/向量数据操作炇线性代数运算(矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解)Matrix and vector manipulation and linear algebra routines(products, solvers, eigenvalues, SVD)支持多种动态数据结构(链表、队列、数据集、树、图)Various dynamic data structures(lists, queues, sets, trees, graphs)·基本图像处理(去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变換、形态学处理、直方图、图像金字塔结构)Basic image processing(filtering, edge detection, corner detection, sampling and interpolation, colorconversion, morphological operations, histograms, image pyramids)·结构分析(连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化)Structural analysis(connected components, contour processing distance transform, various momentstemplate matching, Hough transform, polygonal approximation, line fitting, ellipse fitting, Delaunaytriangulation).·摄像头定标(寻找和跟踪定标模式、参数定标、基本矩阵估计、单应矩阵估计、立体视觉匹配)Camera calibration(finding and tracking calibration patterns, calibration, fundamental matrixestimation, homography estimation, stereo correspondence).·运动分析(光流、动作分割、目标跟踪)Motion analysis(optical flow, motion segmentation, tracking)目标识别(特征方法、HMM模型Object recognition(eigen-methods HMM)基本的GUI(显示图像/视频、键盘/鼠标操作、滑动条)Basic Gui (display image/ video keyboard and mouse handling, scroll-bars)图像标注(直线、曲线、多边形、文本标注)Image labeling(line, conic, polygon, text drawing[编辑](3) Opencvi模块cv-核心函数库Vaux-辅助函数库:e0机数线性代数作m|-机器学习函数库[编辑]2、有用的学习资源[编辑](1)参考手册:< opencv-root>/ docs/index. htm(译注:在你的 OpenCV安装目录< opencv-root>内)[编辑](2)网络资源:Etkmi:http:/www.intel.com/technology/computing/opencvl[编辑](3)书籍:Open Source Computer Vision Libraryby Gary R Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006)chenyusiyuan:补充以下书籍Learning OpenCV -Computer Vision with the OpenCV Libraryby Gary Bradski Adrian Kaehler, O Reilly Media, 1 st ed(September, 2008)OpenCv教程——一基础篇作者:刘瑞祯于仕琪,北京航空航天大学出版社,出版日期:200706(4)视频处理例程(在< opencv-root>/ samples/c/):·颜色跟踪: camshiftdemo点跟踪:| kemo动作分割: motel边缘检测: laplace[编辑](5)图像处理例程(在< opencv-root>/ samples/c/)边缘检测:edge图像分割: pyramid_ segmentation形态学: morphology直方图: demist距离变换: distrains椭圆拟合: fitellipse[编辑]3、 OpenCv命名规则[编辑](1)函数名CvActionTargetMod(.)Act⊥cn=核e functionality)(e.g. set, create)Targettarget image area) (e, g. contour, polygon)Modih (optional modifiers) (e.g. argument type)[编辑](2)矩阵数据类型:CV_(SIUIF)Cs=符号整型UE,q.:Cv_8UC1是指_个8位无符号整型单通道矩阵CV 32FC2是指一个32位浮点型双道道矩阵[编辑](3)图像数据类型:IPL_DEPTH_⊥nc1ude< VAux.h>include inc⊥ ude sinclude /一般不需要,cv,h内已包含该头文件[编辑]4、编译建议[编辑](1)Linux:g++ helloworld. cpp-o hello-worldI /usr/local/include/opencv -L /usr/local/liblm-Icv-highqui-Icvaux[编辑](2)Windows在Ⅵ visual studio的选项和项目牛设置好 OpenCv相关文件的路径。[编]5、C例程hello-worid. cpp/该程序从文件中读入一幅图像,将之反色,然后显示出来⊥nc1udeinclude ⊥nc1ude#include #include highgui.h>int main (int argc, char argv[IplImage* img=0int height, width, step, channelsuchar *datai. i,i,kif(argcheight iwidthimg->widthStepimg->widthstep ichannelsimg->channelsdata(uchar *)img->imageData iprint f("Processing a dx%d image with d channels", height, width, channels)create a windowcvNamedwindow("mainwin CV WINDOW AUTOSIZEcvMoveWindow ("mainwin", 100, 100)t the image相当于 caNot(img);for(i-o; isheighti 1++) for(j=; j
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nRF51822开发文档-中文
nRF51822中文开发文档，本人亲自按照文档调试过。
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基于LMS和RLS的自适应滤波器的应用仿真
可以用于信号处理算法等大作业，用matlab编程实现LMS和RLS的自适应滤波器，并有实验结果
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弹道仿真软件ballistix
ballistix，一款国外的弹道仿真软件
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计算机科学引论 2017版英文版
计算机科学引论英文版，算是比较全的了，这是2017英文版的。
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基于Gabor小波＋PCA＋LDA特征提取方法的人脸表情识别
基于Gabor小波＋PCA＋LDA特征提取方法的人脸表情识别20机电技术2011年12月=∑cm=∑mc×(-0509-n)U=(a-n(2×3.1415926)×vm第四步:初始模型确定下来以后,采用则将该待识别人脸表情判别为第讠类表情Baum- Welch算法对参数进行重估计,迭代调整模3人脸表情实验及分析型参数以达最优化。这样就完成了训练建模工作,获得了在粗分本文在JAFF( (Japanese Female Facial Expre类层次下代表7种人脸表情的HMM模型sso)表情数据库中进行实验。 JAFFE人脸表情库1=(A,B,n)(=1,2,…7)。由10个人,共213幅图像组成,每人都包含愤怒、23HMM人脸表情分类厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶和中性7种表情,每人每种表情2~4幅,每种表情共有27幅。对待识别的人脸表情图像,按本节22中模型本文实验与 Micael等的测试方法相似,把数训练步骤的第一步获得观察向量O,然后计算观据库中的210张图像分成3个部分,每个部分包含察向量O与已训练好的HMM模型1=(A,B,)10个人,且每个人包含7幅不同表情图像,每次使的似然概率P(O|λ)(=12,…,7)。通过用其中的一个部分训练各个表情的HMM模型,剩Forward -Backward算法来计算似然概率,如果下的两个部分用来测试。循环操作3次,然后对这P(O|4),ie(12…,7在P(O|4)(=1,2…,7)3次取平均值,得出表情识别率。本方法获取的表中最大,即情识别率见表1P(Oa )=max p(oa)表1人脸表情识别结果愤怒厌恶恐惧高兴中性悲伤惊讶识别率/%愤怒91.67厌恶5400009000恐惧559167高兴00095.00中性549000悲伤9333惊讶5693.33整体识别率92.14从表1中可以看出,本方法可以获得较好的表高的问题,提出了一种新的人脸表情识别方法。情识别率,但是,从实验中也可发现,不管是有本方法通过更加有效的 Gabor小波+PCA+LDA表没有减少分类类别数,实验中始终存在误识别。情特征提取方法,然后结合HMM模型建立7个对从实验数据库中发现,库中某些人的7种表情变化应基本表情+中性表情的模型,进行识别分类,并并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以且取得了92.14%的整体识别率。同时,在实验中致算法在识别时出现错误。发现,由于人脸实验数据库中某些人的7种表情变4结论化并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以致算法在识别时出现错误。本文针对目前人脸表情的整体识别率普遍不(下转第35页)第6期林彩丽等:磁流变阻尼器减振系统的分数阶微分方程研究[2] DROZDOVAD Mechanicsofviscoelasticsolids[M]. New York: John Wiley &Sons Ltd, 1998: 21-65[]LAKESR S. Viscoelastic solids[M]. London: CRC Press, 1998: 63-110[4] Stanway R, Sproston, J L, Stevens N G Non-liner modeling of an electrorheological vibration damper. J. Electrostatics,1987,20.[5]周强,瞿伟廉磁流变阻尼器的两种力学模型和试验验证地震工程与工程振动2002240).[6] Gamoto D R, Filisko F E Dynamic mechanical studies of electrorheological materials: moderate frequencies. I. Rheology,1991,35(3)[7]汪建晓孟光.磁流变阻尼器用于振动控制的理论及实验研究门]振动与冲击,2001,20(2)[8] Wen Y K Method of random vibration of hysteretic systems[]. Joumal of Engineering Mechanics Division, ASCE,102(EM2),1976[9]Spencer Jr. B F, Dyke S J, Sain M K, Carlson, J D Phenomenological model of a magnetorheological damper. J Engrg. MechASCE1997,123[10薛定宇陈阳泉高等应用数学问题的 MATLAB解DM清华大学出版社,2010[l]周云谭平.磁流变阻尼控制理论与技术DM科学出版社200712]王振滨曹广义分数微积分的两种系统建模方法系统仿真学报,2004,64):810812(上接第20页)参考文献[1] ZHAO Quan-you, PAN Bao-chang, PAN Jian- jia, et al. Facial expression recognition based on fusion of Gabor and LBPfeatures[A]. In: Proceedings of the 2008 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition[C], HongKong,IEEE,2008(8):362-367[2]Tang Fang-qi, Deng Ben-zai. Facial Expression Recognition using AAM and Local Facial Features [A]. In: Proceedings ofthe Third Intcmational Conference on Natural Computation[C], Haikou, China, IEEE, 2007(8): 632-635[3]陈培俊基于静态图像的人脸表情识别研究成都西南交通大学,2007[4] Lades M, Vorbruggen J C, Buhmann J. Distortion invariant object recognition in the dynamic linkarchitecture[].IEEE Transactions on Computers, IEEE, 1993, 42(3): 300-311[5]彭辉张长水荣钢等基于KL变换的人脸自动识别方法清华大学学报自然科学版,2007,37(6:6770[6]DudaR O, Hart P E, Stork DG Pattern Classification(second edition). New York: Wiley, 2001[7李云霞李治柱吴亚栋基于HMM的关键词识别系统门计算机工程200,30(7:130-132谨致作者敬请本刊作者允诺:稿件中没有侵犯他人著作权或其它权利的内容并且文责自负;投寄给本刊的稿件(论文、图表、照片等)自发表之日起,其专有出版权和网络传播权即授于本刊,并许可本刊在本刊网站或本刊授权的网站上传播及中国核心期刊(遵选)数据库、中国学术期刊综合评价数据库、中文科技期刊数据库、中国台湾华艺数据库全文收录。对上述合作若有异议者,烦请来稿时向本刊申明,未作中明者,本刊将视为同意,谢谢合作。并致诚挚敬意。《机电技术》编辑部基于 Gabor小波十PCA+LDA征提取方法的人脸表情识别旧数据文接作者:李烈熊,苏两河作者单位李烈熊(福硅船政交通职№学院,福廷福州,350007),苏河(福建电力职技术学院,福建泉州刊名:机电技术英文刊名:MECHANICAL AND ELECTRICAL TECHNOLOGY年,卷(期)201,34(6)参考文献(7条)1. ZHAO Quan-you; PAN Bao-chang PAN Jian-jia Facial expression recognition based on fusion of Gabor and LBPfeatures 20082. Tang Fang-qi; Deng Ben-zai Facial Expression Recognition using AAM and Local Facial Features 20073.陈培俊基丁静态图像的人脸表情识别研究20074. Lades M: Vorbmggen J C; Buhmann J Distortion invariant object recognition in the dynamic link architecture1993(03)5.彭辉;张长水;荣钢基于K-变换的人脸自动识别方法2007(6)6. Duda R 0: Hart P E Stork D G Pattern Classificat ion(second edition) 20017.李云霞;李治柱:吴亚栋基于HM的关键词识别系统[期刊论文]计算机工程2004(07本文链接http://d.g.wanfangdata.comcn/periodiCaljdjs201106005.aspx
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