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——“.....第个文件处理完成.共幅基准图像,开始比较文件的读取.存储幅测试图像.,第个文件处理完成.共幅比较图像比较两种图像的欧式几何距离最近邻分类，产生结果正在分析分类图像.级本科毕业设计论文第页共页,比较结束,共次比较图形输出比较后的图像，便于比较识别率输出原始基准图像.,.号人物输出比较后的图像.第人的识别结果每行为人级本科毕业设计论文第页共页级本科毕业设计论文第页共页,以下为第个人物的人脸识别结果完成！化学报周嫔，马少平，苏中.多分类器合成方法综献.自动化学报王蕴红，范伟，谭铁牛.融合全局与局部特征的子空间人脸识别算法.电子学报庄哲民，张阿妞，李芬兰.基于优化的算法人脸识别研究.中国图像图形学报钟向阳.基于小波的人脸识别系统的实现.中国图像图形学报张燕昆，刘重庆.种新颖的基于的人脸识别方法.自动化学报级本科毕业设计论文第页共页.，荆晓远，郭跃飞，杨静宇......”。

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——“.....信息与控制，，洪子泉，杨静宇.基于奇异值特征和统计模型的人像识别算法.计算机研究与发展黄修武，杨静宇，郭跃飞.基于隶属度的人脸图像特征抽取和识别.电子学报，洪子泉，杨静宇.用于图像识别的图像代数特征抽取.自动化学报赖剑煌，阮邦志，冯国灿.频谱脸种基于小波变换和变换的人像识别新方法.中国图像图形学报杨奕若，王煦法.利用主元分析与神经网络进行人脸识别.电子技术应用,.，，刘贵喜，杨万海.基于小波分解的图像融和方法及性能评价.自动化学报，.章毓晋.图像工程上下册.北京清华大学出版社，苏光大.图像并行处理技术.北京清华大学出版社，袁勇，李天牧.种新的人脸特征定位及识别的方法.云南大学学报自然科学版，，边肇祺，张学工.模式识别.北京清华大学出版社，，级本科毕业设计论文第页共页致谢在河北工业大学的学习生活即将结束，在做毕业设计的这段时间里，我的老师同学朋友和家人给予了我无微不至的关心，毫无保留的指导和耐心细致的帮助，借此毕业论文完成之际......”。

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——“.....我衷心感谢我的导师张志伟老师。张老师学识渊博治学严谨平易近人，她以其宽广的视野敏锐的洞察力严谨的治学态度在学术上给了我悉心的指导。论文进展并不顺利时，是张老师以长者的仁爱胸怀对我表示了理解，她不仅帮我指正了论文的方向，而且为我提供了大量的参考文献，导师勤勉的敬业精神和丝不苟的工作态度使我深深感动，这将是我生工作和学习的好榜样。其次，我还要特别感谢我的同学王新贺以及张波，他们不仅为我提供了部分编程代码，还细心的给我讲解了代码的含义，让我对我的课题有了更加深入的了解。最后，我要感谢我的父母和家人，他们这么多年来直给我以无私的关爱和支持，浓浓的亲情和期盼都是我学习的动力和源泉。再次真心的感谢所有关心爱护我的良师益友和亲人们！级本科毕业设计论文第页共页附录提取人脸图像的特征的源代码表示传入的要进行滤波的图像数据,图像数据与的实部和分别进行卷积级本科毕业设计论文第页共页附录对每幅人脸图像进行处理的源代码的种代数属性，并且具有不变性，因此可以用来作为图像特征......”。

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——“.....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。奇异值之所以能够作为种特征在图像识别中应用，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......”。

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——“.....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，。为了消除奇异值和幅值在数值和量纲上的非均衡性带来的不利影响，在融合前，可先对两组特征奇异值和幅值做如下标准化处理,..其中，分别为奇异值和幅值的均值，，分别为奇异值和幅值的标准差。本论文采用了标准的人脸库。在人脸库中，有幅分辨率为，级本科毕业设计论文第页共页具有不同表情不同姿势稍许倾斜不超过度稍许遮掩眼镜以及不同光照的人脸，具体为个人，每人有幅不同的人脸图片。本次实验中，我们从这个数据库中选择了同个人的幅图像做为训练图像和剩余幅图像做为测试图像。因此用幅图像做为训练图像集......”。

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。——“.....为了对比实验结果，本论文同时测试了单独提取人脸图像的奇异值特征的识别率，以及单独提取人脸图像的特征的识别率。利用串行融合进行特征融合的基本步骤如下单独提取人脸图像的奇异值特征进行人脸识别单独提取人脸图像的奇异值特征进行人脸识别，其识别率如图.所示采样点个识别率识别率图.提取人脸图像的奇异值特征进行人脸识别的识别率由图表.可知，当采样点的个数为个的时，识别率为.，优于其他采用方法的识别率。单独提取人脸图像的特征进行人脸识别单独提取人脸图像的特征进行人脸识别，其识别率如图.所示.采样点个识别率识别率图.提取人脸图像的特征进行人脸识别的识别率级本科毕业设计论文第页共页由图表.可知，当采样点的个数为的时识别率为.，较其它的采样方法的识别率高。利用串行融合算法进行人脸识别由以上两个实验我们可以得到，当采样点的个数为奇异值的前个时识别率较高当特征为时识别率较高......”。

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——“.....利用串行融合算法融合进行人脸识别的识别率如表.所示表.利用串行融合算法融合进行人脸识别的识别率算法识别率提取人脸图像的奇异值特征.提取人脸图像的特征.特征融合由以上表格可知，采用特征融合算法所获得的识别率要优于单纯的提取奇异值或者特征的识别率，且本论文所采用的特征融合算法的识别率要优于其他的特征融合算法。其原因可归结为图像的奇异值特征是人脸图像在不同子空间上的表征，仅仅采用奇异值特征进行识别的方法则完全损失了包含在两个正交矩阵中的更为重要的有用信息仅仅利用特征进行人脸识别时，虽然能够保证原有图像信息被有效保存，但并不定有利于识别的进行而本论文采用的特征融合算法在进行人脸识别时，既解决了仅仅采用奇异值特征进行识别时完全损失的包含在两个正交矩阵中的更为重要的有用信息的问题，又有利于识别的进行，因此可以获得更好的识别效果。级本科毕业设计论文第页共页结论基于生物特征的识别技术是门利用人类特有的个体特征来证实个人身份的科学......”。

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——“.....是身份识别的种最安全的方式。人脸识别技术是生物特征识别技术的种杰出代表。本文深入分析和研究了种新的应用于人脸识别的特征融合算法，主要内容为深入分析和研究了人脸图像的特征提取问题，提取了人脸图像的特征的幅值特征以及相位特征深入分析和研究了人脸图像的奇异值特征提取的具体算法，提取了人脸图像的奇异值利用串行融合算法将特征的幅值与奇异值进行了融合利用最近邻分类对输出图像进行了分类识别。实验结果表明该算法能够实现人脸图像的融合，且识别率较高。为了使现有的人脸识别技术走向成熟，达到先进经济和实用的最终目标，并且能精确的提取人脸图像的特征，以下方面有待我继续研究本论文只利用的最近邻分类规则对图像进行了分类识别，由于单分类器的分类结果很可能有偏差，因此，在接下来的研究工作中，我将利用支持向量机分类系统最小中值距离分类器，对图像进行分类识别，并将分类出来的图像进行比较总结，从而得出更加精确的实验结果。级本科毕业设计论文第页共页参考文献祝磊，朱善安......”。

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——“.....计算机学报何东风，凌捷.人脸识别技术综述.计算机学报陈才扣，王正群，杨静宇，杨健.种用于人脸识别的非线性鉴别特征融合方法.电子学报何国辉，甘俊英.算法在性别鉴别中的应用.中国图像图形学报王聃，贾云伟，林福严.人脸识别系统中的特征提取.自动化学报张俭鸽，王世卿，盛光磊.基于小波和的人脸识别算法研究.自动化学报曹林，王东峰，刘小军，邹谋炎.基于二维小波的人脸识别算法.电子学报焦峰，山世光，崔国勤，高文，李锦涛.基于局部特征分析的人脸识别方法.自动化学报，，徐倩，邓伟.种融合两种主成分分析的人脸识别方法.计算机学报刘贵喜，杨万海.基于小波分解的图像融和方法及性能评价.自动获取图像的行列数保存的取样点这是奇异值分解以下为提取的幅值特征级本科毕业设计论文第页共页融合前统量纲以下串行融合特征向量与该图像的奇异值清除多余变量级本科毕业设计论文第页共页附录最近邻分类的源代无声无息的背后的真正原因。类似的例子还有意宁液压沁园环保等。因此，在面上积极推动的情况下......”。