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——“.....该量子化的边界是系数的经验变化式的固定函数例如，等等最后步是将量子值再次表示成单特征值。例如，个由个投影系数组成的典型特征，如果每个系数附加到个值上，那么我们在近似值的范围内用单值来表示整体特征。线性投影，稀疏编码以及顺序表示特征表示包括线性投影，稀疏编码以及投影系数的极性和顺序，该表示简洁的用外观变化的稳定性来阐明可视化信息。也是由重构研究和以相似的表示策略来支持的。线性投影阶段和中所讲述的样，但是除了使用基础向量的许多数字例如，到向量集，所得的投影系数通常是稀疏的，对于个合理的输入，许多投影系数将会是或可忽略不计。当然，投影系数在不同的输入中是非的，我们假设在任何合理的输入中不超过的投影系数都是非的。尤其，象这样的集合是从系数中选出的做该设想的好处是它减少了空间。我们不再非要去表可能在分类窗口中有个不同的支持区域实际上......”。

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——“.....它也介绍了个使用稀疏编码和依次关系的新颖的表示方法。这些结合考虑到了有效和精确的目标识别。示个维的空间。然而我们必须表示这些子空间的的集合。特征表示有两个部分组成，第，我们需要将非系数进行编码正如我们提到的类似这样的可能集合，我们靠投影系数的绝对值界限了作决定，实际界限是由人们的观察确定的，以便小于界限的值对现象没有明显的影响如果大部分系数是大于界限的，将选出系数最大的。第二特征在选择好的子集中进行编码，个直接表示法将会把每个投影系数量子化为值。个量子化将会在个维的空间中用的近似值来表示子集。然而，我们期待个更紧凑的表示法。对于人们的观察来说，我们利用观察投影系数的极性和顺序关系所的到的观测值比它们的绝对值更重要。尤其，我们仅仅表示每个系数的极性例如，正负号以及最大系数的指数，如果系数是在该子集中，那么将编码入的近似值。总之......”。

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——“.....目标包括静态标志，茶杯，糖碗，热水瓶，乳酪分离器，茶壶，咖啡杯以及推车，对于每个目标我们都集合了因素转换以致输入象素有单位变化，数值范围因素转换以致最大的灰度标准是个固定值，以及通过几个数值范围因素和方程中来进行多次评估。我们也考虑第阶段里的两个方法支持的多域。分类器的估计使用。部分中的特征表示，每个子分类器可以由下式表示我们从已作标记的例子中来对这些模型的参数进行评估。最直接的方法就是分别对个体的可能分类进行估计，如果每个的值是离散值，那么将会对出现的的值进行简单计数。这样个方法假设每个例子是衡重的。然而，获得数据的不同权重可能会在整个分类函数出现低分类。因此我们更期望能够估算出整个的值以便可以直接地将分类最小化，这样做的个方法就是采用，将作为基本分类式。在测试装置中可以保证将最小化，而且可以将般的界限最小化。既然我们的基本分类器是个表格......”。

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——“.....表对车辆进行检测的图片数据库中在同等率下的识别率脸部前沿我们在的输入窗口中对个脸部前沿识别器进行操作。该识别器在的处理器上于的时间内对幅图片进行识别，该计算时间远远比使用基于窗口评估法进行相同操作快的多。我们对脸部前沿检测装置的精确度进行评估包括五幅手画的面部象下面将我们进行测试的结果和使用其他装置进行测试的结果进行比较，该比较是在不同的识别率中指出的检测数。表脸部前沿检测装置中，警告作为识别率的个功能。非平面旋转的面部我们也通过轮廓来进行检测以此来进行查找。我们创建个结合了两个轮廓检测器个检测左轮廓，另个检测右轮廓和脸部前沿检测器的符合面部检测器。整个检测器检测幅图片需要，下面给出在非脸部前沿检测装置上进行的测试结果表在非脸部前沿检测装置上，警告作为识别率的个功能。这些评估比率是可进行比较的，但是我们运算公式的计算时间远远超过了其他......”。

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——“.....同样，亮度修正的计算也和局部区域的特征值有关，正如我们下节要讲述的。基于窗口的评估法提供了个比第个方程式更全面的式子，它更适合层叠法的后期阶段，在此，不同的特征可以在窗口中不同的位置上进行计算，例如，每个过滤层。类似贝叶斯的绘画概率模式简明的表示了稀疏关系。的参考资源还没有找出。描述我们如何靠最小化系列和分类误差相关的成本函数来将变量分到各个子集中。特征表示计算时所考虑到的事项支配了特征函数的复杂性，在早期，当不得不对许多窗口进行评估，则设计出的特征函数需要在计算上效率高，尤其，它们的范围必须限制在小部分的离散值中，例如以便这些表格中的值可以相对小，如下我们讲述两个和这两个情况分别相对应的特征函数。线性和梯状量子化这些特征函数涉及线性和梯状量子化，该投影基于部分直角向量，这些基本向量来自于子集的首要元素，第阶段主要使用个向量上的投影......”。

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。——“.....个特征值为那么，。亮度修正基于特征的亮度修正是就局部领域来进行计算的。尤其，我们将每个子波系数标准化为个函数对于个系数，我们使用如下标准化式，是系数的位置是系数的，是范围，是避免被除的个值很小的正数。对于的系数，我们使用如下标准式所有采用基于特征法的特征都是使用这些标准化的系数来进行计算的。对于基于窗口评估来讲，亮度修正可计算后作为象素的直接函数。般，在解决光线变化的所有可能的形式上没有完美的方法。我们解决的途径就是使用多种方法结合通常是在不同的阶段将采用不同的方法以便所有结果对任何种个别方法的失败都不会敏感。这些方法包括数量转换和数值范可以在处理器为。机子上于秒内对幅图片进行估计。我们对汽车检测器的精确度进行估计。该测试装置由幅图片，其中包含了张车，如下表格中将我们的识别率和使用其它方法的比率进行了比较检测数失误数。在该实验中......”。

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——“.....离散值的优势是仅仅需要实行表中的查找内存访问以及添加。每个窗口的积分函数可以分别如下式计算在这个公式中，积分函数令的值随机产生不定要连续，越过个窗口，其中每个窗口所支持的区域内含有个特征，然而，我们可以重新组织这些计算结果以致大部分记忆存取顺序化。实际上，的每个值有助于个窗口的分类。我们就此可以存储到连续的记忆空间中的个值。每个值都可以顺序地添加到合适的个窗口中的分类值上。在我们的执行中对这些值的顺序访存可以将计算时间至少减少至原来的。基于特征的评估在层叠法的初期是最有用的，该阶段的目标是尽可能快的移动更多的窗口。然而，旦这个目标达到了，基于特征评估法的几个限制将会使其在后期阶段中不适用。尤其，它在窗口中的所有位置计算同特征函数，尽管它可能有利于在不同位置计算不同的特征值，例如，在张脸面上......”。

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——“.....该排序方式在对多个目标的识别中就速度和精确度而言都得到了很好的效果，尤其，基于特征阶段通常从考虑项中移除了以上的非目标窗口。层叠阶段的成分这段讲述了层叠阶段的构成，它包括子分类结构，特征表示，亮度修正的方法，以及估计字分类模式的方法。子分类结构每个子分类阶段描述为贝叶斯分类。个贝叶斯分类将输入分解成个个子集，该分类在每个子集中是依赖统计的，而子集视为非统计的，下面我们将贝叶斯分类表示为型的式子其中是在分类窗口中的输入变量，是这些变量的子集，其中和指明了两个类，对于目标检测的问题，这两个类分别是目标类和非目标类，例如，可能与脸面相符合，而则相对应于非脸面。在该式子中，如果那么分类器选择类，否则就选择。由方程式和方程式给出的附加模式来来自于这些贝叶斯公式，附加模式中的每个公式都和贝叶斯公式中的公式相对应，每个特征。都是个特定子集里的函数，变量的值......”。

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——“.....最终结果可作为对可能的分配进行评估。该程序可以通过多个阶段进行扩展，在阶段，先前的分类可作为程序中为第阶段生成权重的第个假设。每个阶段的非目标测试数据由导入程序生成的，取自于先前个阶段的分类器应用于存储非目标图象的大型数据库。实验我们用目标检测器对十种物体进行实验，象脸面和汽车，我们已经将标准测试集合中的成绩进行了估计。然而，非标准测试装置中存在剩余物体，所有我们需要创建自己的测试装置，力争达到能够适应现实和变化多端的条件，包括亮度，安度和背景。汽车我们对过往车辆进行了检测。该检测器在的输入窗口上操作，而且大大的减少了实际成本和计算所需。然而，附加模式的限制并不严格，类似网络和的绘图概率模式可以表示为附加数，同样，由增压而产生的附加模式功能也很强大。第二个简化方式表示特征作为离散值，在该设想下......”。