1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....其理论依据是图像的奇异值具有良好的稳定性奇异值 反映了图像的种代数本质，这种本质不是直观的，而是种内在属性奇异值具备 代数和几何上的不变性。因此，矩阵的奇异值分解是种有效的代数特征抽 取方法，已经在图像数据压缩信号处理和模式识别中得到了广泛的应用。 许多研究表明，矩阵的奇异值分解是种有效的代数特征抽取方法，已 经在图像数据压缩信号处理和模式识别中得到了广泛的应用。 任何个实对称方阵都可经正交变换转化为对角阵，对于任意实矩阵，则可 利用奇异值分解将其转化为对角阵。 定理令是实矩阵不失般性，设，且，则 存在两个正交矩阵和及对角阵使下式成立  其中，    ，，， ， ， 而，称为矩阵的奇异值，是并 且也是的非零特征值的全体，而为的个零特征 值。，，分别是和对应于非零特征值的特征向量......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....其中非监督神经网络用于特征提取，而监督神经网 络用于分类。，等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官 的定位，将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识别，效果较般的基于欧氏 距离的方法有较大改善，等采用卷积神经网络方法进行人脸识别，由于卷 积神经网络中集成了相邻像素之间的相关性知识，从而在定程度上获得了对图像平 移旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果。神经网络方法在人脸 识别上的应用比起前述几类方法来有定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则 进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规 律和规则的隐性表达，它的适应性更强，般也比较容易实现。 基于线性和非线性子空间的方法 基于子空间的方法是基于图像像素本身的，主要是利用计算模板和图像灰度的自 相关性来实现识别功能，般来说模板匹配法要优于基于几何特征法。目前，在诸 多子空间方法中，应用最广泛的是特征脸法，这是针对人脸整体特征的研究， 利用变换原理，将图像表示为些低维的正交基组成的子空间......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....和个尺度 的滤波器组，并令，使滤波器的带宽约为倍频程。 由于特征具有良好的空间局部性和方向选择性，而且对光照姿态具有 定的鲁棒性，因此在人脸识别中获得了成功的应用。然而，大部分基于特征的 人脸识别算法中，只应用了幅值信息，而没有应用相位信息，主要原因是 相位信息随着空间位置呈周期性变化，而幅值的变化相对平滑而稳定。所以本论文将 输入图像依次与滤波器组的各个滤波器进行卷积，并取其幅值作为输出，即  ， ，  设图像的大小为，通过个滤波器得到特征的维数高达， 计算量很大，且由于特征在相邻像素间是高度相关和冗余的，所以通常只需要 稀疏的提取部分节点上的特征。 个人脸图像经变换后就得到幅值特征和相位特征的维数都是 ，计算量很大，而且特征在相邻像素间是高度相关的，所以必须对 特征进行降维。本论文所采用的降维方法就是对变换系数进行简单的下 采样，如对特征进行固定行固定列均匀分布采样......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....可以将变换的系数作为图像的 种特征，如离散余弦变换傅立叶变换霍夫变换等在图像特征抽取方面均有广泛 的应用。 代数特征反映了图像的种内在属性，将图像作为矩阵看待，可对其进 行各种代数变换，或进行各种矩阵分解，由于矩阵的特征向量反映了矩阵的种代数 属性，并且具有不变性，因此可以用来作为图像特征。如变换或主分量分析，实 际上就是以协方差矩阵的特征向量作为空间基底的种代数特征提取。 基于奇异值特征的人脸识别方法是由首先提出来的。他们将人脸特征分为 视觉特征统计特征变换系数特征以及代数特征四类，代数特征反映了图像的本质 属性。因为图像本身的灰度分布描述了图像的内在信息，所以可以将图像作为矩阵看 待，进行各种代数和矩阵变换后提取的代数特征是人脸的表征。奇异值分解是求解最 小二乘问题的种有效工具，在数据压缩图像处理以及模式识别等方面得到了广泛 应用，为提取人脸代数特征提供了种有效的手段。级本科毕业设计论文第页共页 矩阵的奇异值特征是种有效的代数特征抽取方法......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....目前已经成为了最为主流的人脸特征抽取方法。特征具 有良好的空间局部性和方向选择性可以很好的描述图像的纹理信息，因此许多 人脸识别算法都采用特征作为识别特征。 是最早应用特征进行人脸识别的算法之，该算法仅对人脸图像中部 分关键特征点进行变换，并将人脸描述为以这些特征点位置为顶点以其 变换系数为顶点 为采样方向，，为方向标号。为最大频率，是频域中的 内核间隔因子。令参数，可以获得较好的小波表征和 辨别效果。 变换与内核的卷积为 ， 设的幅值和相位分别为和，则。组合不同尺度和方向的 ，构成图像在位置处的特征矢量。 定义特征和在不考虑相位差时的相似性为       ，级本科毕业设计论文第页共页 在提取人脸图像的特征时，通常采用多个在不同尺度和方向上的滤 波器组成滤波器组，并根据图像的特点和神经生理学的结论来选择参数......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....个理想的特征 提取器应该产生个表达，以使得后续分类器的工作变得简单。通常情况下，特征的 数目几乎总是少于用于描述完整的感兴趣的目标所需的数据量，特征选择和特征提取 的基本任务是如何从许多特征中找出那些有效的特征。 特征提取是模式识别中的关键，其目的是获取特征数目少而分类概率小的特 征向量。由于在很多实际问题中常常不容易找到那些最重要的特征，或者受条件限 制不能对它们进行测量，这就使特征提取的任务复杂化而成为模式识别系统最困难的 任务之。特征提取的目的是获取组少而精的分类特征。从统计特征方法考虑， 目前用于图像识别的特征提取方法般可以分为 直观性特征如图像的边沿轮廓纹理和区域等。这些都属于图像灰度 的直观特征，物理意义明确，提取比较容易。 灰度的统计特征如灰度直方图特征，将图像看作种二维随机过程，引 入统计上的各阶矩阵作为特征来描述和分析图像是目前普遍采用的方法。众所周知的 有矩等......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....线性判别分析是种较为普遍的用于特征 提取的线性分类方法。它使投影后的模式样本的类间散布矩阵最大而类内散布矩阵最级本科毕业设计论文第页共页 小，也就是说，投影后保证模式样本在新的空间中有最大的类间距离和最小的类内距 离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。线性判别分析提取的特征向量集强调的是 不同人脸的差异而不是照明条件人脸表情和方向的变化。因而，采用此方法对光照 条件人脸姿态等的变化不太敏感，从而有助于提高识别效果。但是传统的算法常常 遇到的个问题是样本类内散度矩阵通常是奇异的，即小样本集合问题。针对这 问题已有了许多改进方法并取得了很好的识别效果。分量分析是种 很有效的提取方法。与相比，有两个优势是获得的分量不需要 满足正交关系，能够消除象素间的高阶统计相关性，而只能消除象素间的二阶统 计相关性二是获得的组矢量比本征矢量更具空间局部描述性，具有更好的人 脸描述能力。借鉴的方法，和等都被扩展到了核空间。与 线性子空间方法相比，基于的方法获得了更好的识别效果，......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....结果表明在尺度光照旋转角度等各 种条件稳定的情况下，模板匹配的效果优于其他方法，但它对光照旋转和表情变化 比较敏感，影响了它的直接使用。等人采用局部自相关性作为人脸识别的判断 依据，它具有平移不变性，在脸部表情变化时比较稳定。在最近的些工作中， 等提出的表示框架并将它用于人脸识别的工作中，等人研究了不同视点下的 人脸匹配和识别问题，等人讨论了由单幅人脸图像生成其他视点的人脸图像的 可能性，等则探讨了多种信息融合的人脸识别方法。 本论文的主要研究工作 本论文主要研究种应用于人脸识别的特征融合算法，该算法提取人脸图像中关 键特征点的特征作为局部特征，提取人脸图像的奇异值特征作为全局特征，对 这两类特征利用串行融合算法进行融合，并利用最近邻分类规则将图像进行分类。 本论文研究内容的主要流程如图所示......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....采样点数目较多，目的是为了得 到更加清晰的图像。划分采样点后的人脸图像如图所示 图原人脸图像图划分采样点后的人脸图像级本科毕业设计论文第页共页 由于得到的特征的维数较大，下面实验将采用均匀下采样对特征进 行处理，从而达到降维的目的。 提取人脸图像的特征 本文采用个规则分布的采样点，在采样点上提取各个滤波器输出的 值，联合起来组成列向量，从而得到每幅图像的特征向量，并以此作为该人脸 图像的局部特征向量。得到的人脸图像的特征如下图所示 图单幅人脸图像的幅值特征图单幅人脸图像的相位特征 由以上图像可见，与原图灰度值随位置的变换相比，滤波器输出的幅值随位置的 变化要更小更不敏感相位信息随着空间位置呈周期性变化，而幅值的变化相 对平滑而稳定。因此，即使采样点稍有偏移也不会使提取出的特征值发生太大变化。 也就是说，特征具有良好的空间局部性和方向选择性，而且对光照姿态具有 定的鲁棒性，可以容忍更大的器官定位和对齐误差......”。