学期末一直忙考试，大作业，很久没来CSDN耕耘了。。。
虽然考试都结束了，手头还是累积了不少活儿要补，不多写了，晒个小项目，之前一直做的，后来当做模式识别课程的大作业交了。
大体框架如下：
还是之前的火灾检测，但是在一些简单的颜色、运动检测的基础上增加了模式识别的方法。（其实并不需要这么多种方法，因为作业要求试验三种以上的方法）
因为特征比较简单——SVM、非线性SVM、决策树、随机森林都是用的颜色直方图来训练；Adaboost就是完全用的《Rapid》中的Haar特征——所以其实模式识别方法并没有实质性的提高检测率，主要的检测效果还是依据前期初期得到的。
以下是用QT实现的小Demo：
再晒个检测效果图：
都是比较简单的场景，所以看上去效果还行，嘿嘿~