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——“.....最后，第节结束了这项工作。我们介绍了基于滤波器的纹理特征提取。从每个窗口中提取特征向量。每个特征向量由个特征组成高灵敏度等。本文提出了种结合区域分割和的特征级图像融合方法。首先，采用模糊均值聚类算法进行聚类分析。在多通道滤波器形成的特征空间中对图像进行分割，然后对图工神经网络熵贡献区域分割介绍由于自动人脸识别在许多应用领域中的重要作用，例如访问控制视觉监视和政府签发的身份证件如护照和驾驶执照的重复数据消除，在过去年中，人们对其进特征水平图像融合的多模态人脸识别新方法原稿.两个姿势图像。然后我们将融合后的图像与其他图像进行人脸识别性能的比较。在识别实验中......”。

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——“.....其余图像作为测试集。我们融合图像的识别率高于其他条件。融合图像法相比，核熵分量分析方法根据熵贡献提取特征值。受的启发，我们提出了熵分量分析和维熵分量分析用于特征提取。第步，根据熵的贡献，通过和提取融数据库是热红外和视觉人脸识别技术的标准。在我们的研究中，我们从个不同的人中选择了人脸图像，每个人有对热红外和可见光图像，其中包含种照明类型和。每个照明有和提取融合图像的特征。该方法已在数据库上进行了测试，实验结果的比较表明，该方法在人脸识别中表现良好。特征水平图像融合的多模态人脸识别新方法原稿。在模式识别，高频系数与进行融合。最后，利用小波逆变换得到融合图像......”。

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——“.....例域，主成分分析是种流行的方法。在主成分分析中，人们希望通过投影矩阵使训练样本的方差最大化。维主成分分析是种直接利用图像矩阵的维主成分分析方法。与这些基于特征值贡献的方融合图像的特征提取基于区域的图像融合具有融合过程更加稳健的优点，避免了像素级融合中的些常见问题，如模糊效应对噪声和误配准的高灵敏度等。本文提出了种结合区域分割和的特征级图像核熵成分分析的数据降维计算机工程，赖思渝，王娟，李明东种基于区域分割的图像融合方法微型电脑应用，高涛，何明，白磷，等组合局部多通道滤波器和的人脸描述与识别计算......”。

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——“.....采用和方法对融合图像进行特征提取。在基准数据库上验证了该方法的有效性，识别率优于其它方法。可见光谱合图像的特征。该方法已在数据库上进行了测试，实验结果的比较表明，该方法在人脸识别中表现良好。特征水平图像融合的多模态人脸识别新方法原稿。关键词人脸识别图像融合人域，主成分分析是种流行的方法。在主成分分析中，人们希望通过投影矩阵使训练样本的方差最大化。维主成分分析是种直接利用图像矩阵的维主成分分析方法。与这些基于特征值贡献的方两个姿势图像。然后我们将融合后的图像与其他图像进行人脸识别性能的比较。在识别实验中，每人选择张图像到张图像作为训练集，其余图像作为测试集......”。

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——“.....融合图像后，表示和，作为和各自的发射图高频系数的融合取决于实验和结果在本研究中，所有的实验都是用模拟的。我们使用数据库来分析我们的算法性能，特征水平图像融合的多模态人脸识别新方法原稿.机应用研究，。本文的其余部分安排如下第节总结了前人的工作，第节对本文提出的算法进行了说明。第节介绍了实验结果。最后，第节结束了这项工作。特征水平图像融合的多模态人脸识别新方法原稿两个姿势图像。然后我们将融合后的图像与其他图像进行人脸识别性能的比较。在识别实验中，每人选择张图像到张图像作为训练集，其余图像作为测试集。我们融合图像的识别率高于其他条件......”。

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。——“.....刘直芳，游志胜，王运琼基于概率主成分分析的人脸识别红外与激光工程，黄丽瑾，施俊，钟瑾基于量表示图像的细节，反映图像的边缘和纹理特征。由于低频段和高频段包含的信息种类不同，因此对低频段和高频段分别采用不同的融合方法。当低频时，我们选择最大频率作为融合频率。假设表示源图像和红外光谱信息的协同融合增加了融合图像的解释内容。实验结果表明，该方法对多模式人脸识别是有效的，即使在光照较差的情况下也是如此。此项研究对人脸识别技术具有重要的价值。参考文献葛微自域，主成分分析是种流行的方法。在主成分分析中，人们希望通过投影矩阵使训练样本的方差最大化......”。

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——“.....与这些基于特征值贡献的方中包含的细节和特征比加权融合图像和小波融合图像中包含的细节和特征要多。结果表明，融合后的方法具有较好的识别性能。总结和结论本论文提出了种基于特征级图像融合和熵成分分析的人脸识别新方数据库是热红外和视觉人脸识别技术的标准。在我们的研究中，我们从个不同的人中选择了人脸图像，每个人有对热红外和可见光图像，其中包含种照明类型和。每个照明有像融合方法。首先，采用模糊均值聚类算法进行聚类分析。在多通道滤波器形成的特征空间中对图像进行分割，然后对图像进行多尺度小波分解。其次，将低频系数与边缘强度进行融合中第区域的高频小波系数......”。

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——“.....高频融合的方法如下将，分别归化为和，作为的输入计算和的，结果作为和的连接强度次迭代特征水平图像融合的多模态人脸识别新方法原稿.两个姿势图像。然后我们将融合后的图像与其他图像进行人脸识别性能的比较。在识别实验中，每人选择张图像到张图像作为训练集，其余图像作为测试集。我们融合图像的识别率高于其他条件。融合图像。以个簇为已知簇数，用算法对特征向量，进行聚类，得到，。经过多尺度小波分解后，低频系数表示图像的近似权重，包含图像的轮廓信息高频分数据库是热红外和视觉人脸识别技术的标准。在我们的研究中，我们从个不同的人中选择了人脸图像，每个人有对热红外和可见光图像......”。

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——“.....每个照明有像进行多尺度小波分解。其次，将低频系数与边缘强度进行融合，高频系数与进行融合。最后，利用小波逆变换得到融合图像。本文的其余部分安排如下第节总结了前人的工作，第节对本文提出的行了广泛的研究。人脸识别系统通常在两种情况下运行验证或识别。融合图像的特征提取基于区域的图像融合具有融合过程更加稳健的优点，避免了像素级融合中的些常见问题，如模糊效应对噪声和误配准合图像的特征。该方法已在数据库上进行了测试，实验结果的比较表明，该方法在人脸识别中表现良好。特征水平图像融合的多模态人脸识别新方法原稿。关键词人脸识别图像融合人域，主成分分析是种流行的方法。在主成分分析中......”。