學期末一直忙考試，大作業(yè)，很久沒來耕耘了。。。

　　雖然考試都結(jié)束了，手頭還是累積了不少活兒要補，不多寫了，曬個小項目，之前一直做的，后來當做模式識別課程的大作業(yè)交了。

　　大體框架如下：

　　還是之前的火災檢測，但是在一些簡單的顏色、運動檢測的基礎(chǔ)上增加了模式識別的方法。(其實并不需要這么多種方法，因為作業(yè)要求試驗三種以上的方法)

　　因為特征比較簡單——SVM、非線性SVM、決策樹、隨機森林都是用的顏色直方圖來訓練;Adaboost就是完全用的《Rapid》中的Haar特征——所以其實模式識別方法并沒有實質(zhì)性的提高檢測率，主要的檢測效果還是依據(jù)前期初期得到的。

　　以下是用QT實現(xiàn)的小Demo：

　　再曬個檢測效果圖：

　　都是比較簡單的場景，所以看上去效果還行，嘿嘿~