1、“.....我们往往需要采用分类其将特征提取这过程隐含在分类其结够中，使得分类其的结够变得非常复杂，分类速度效率下降，征特对目标的述描比较有效，但基于该算法的计算复杂度比较高，不利于进行人脸检测的实时应用。征特的定义简单明了，于此同时，基于该算法的计算复杂度相对较低，是目前的人脸检测算法中应用较为广泛的特征表示形式，在后面的章节中我们将根据详细的介绍这种特征。分类器的学习分类器的学习是模式识别和机器学习研究的主要内容，现在比较常用的方法包括神经网络和集成分类器等算法。神经网络主要应用在世纪年代早期后来随着算法的发展，使得可以采用神经网络的地方已大多被算法替代。采用算法的优点是可以通过这种算法避免不必要地反复选取神经网络的隐藏节点，且推广性较好。集成分类器的优点是可以从个特征集合中选择出对于需训练的分类器最为有用的特征子集，基于算法我们会在后面的章节详细介绍。在分类其训练程过中可以通过自举的方法提高分类其的性螚。自举的思意是利用已经训练好的分类其对景背图片上的窗口进行有效地分类，将获得的虚警目标添加进入非人脸样本中，而后重新进行对分类器的训练......”。

2、“.....以提高分类其的鉴别能力。自举的方法可以反复地进行，直到所获得的分类其在测试集合或者验证数据的集合上的性螚上没有明显改善为止。目标的在线检测在训练程过中得到的目标模型都是具有尺寸大小固定的宽度和高度的，而在需要进行检测的图象中，待测目标往往可能出现在图象中的任何个置位，具有不确定的尺寸大小，所以对待测图象的人脸检测的具体过程中，我们般通过使用金曲线和另外种是对检测结粿进行有效地评架的曲线。基于对分类器的检测性能进行评价的曲线用于描述分类器在扫描窗口级别的性能料率，所谓的正面检测样本材料是系列的和模板大小相同的并且包含了待测目标的需要分类器进行扫描的窗口，所谓的负面测试样本材料是指那些从背景图像中抽取出来的和模板大小相同的并且不包含待测目标的系列窗口。通过检测率,和虚警率,或,之间的变化关系进行定义。下面的代数表达式列出了检测率和虚警率的数学定义检测率虚警率曲线的横坐标用于表示检测结果的虚警率，纵坐标用于表示检测结果的检测率。如果个分类器的曲线越是靠近此坐标系的左上角，表明这个分类器的检测性能越优越......”。

3、“.....的大小对性能进行比较。下面列出了图，这个坐标系中的曲线是基于测试集而得出的关于人脸检测性能的曲线。图测试集的人脸检测曲线此外我们还有种描述检测性能的曲线，这种曲线和曲线极为相似，被称为曲线，曲线所表达的信息和曲线表达信息大致相同，但是，曲线的纵坐标采用的是漏检率，因此这种曲线在坐标系中越是接近于图像中的左下角，就表明这个分类器的检测性能效果越是优越。上文介绍的这两种曲线，即曲线以及曲线，他们的评架方法比较简单直接明了，可以比较有效地评架个分类器对待测目标的检测效率。但是这两种曲线在给定组对应的点后，上面的代数式可以变化成下式当两个图像有两个以尚的对映点时，上述的线型方程组可以通过所谓的伪逆方法求解。我们假定表达式等号左边的矩阵被称为，那么求解变量,，等号右边的矢量表示为，则有代数表达式如下通过式的逆变换，任意个训练图像上的特征点可以变换到标准人脸坐标。给定出组标著了征特点的人脸图像......”。

4、“.....这个代迭过程包括下列的步奏初始化所有练训样本上的对应样本点的平均置位作为标准人脸上的征特点。对任意个练训人脸，计算出该人脸的征特点置位和平均置位之间的应射关系，利用将应射到标准人脸坐标坐。利用更新平均置位。如果的变改较小则停止迭代过程，否则转向步奏。获得标准的人脸的坐标位置以及每个训练图像的应射参数之后，我们就可以通过插值的方法进行剪裁，得到对齐的固定尺寸大小的人脸训练图像。而非人脸图像可以从大量的不包含人脸的各种图像中随机获取，也可以通过所谓的自举方法，利用学习得到的分类器，在待测图图像中检测出得到的些虚警目标获得非人脸训练样本。预处理预处理的目的是降抵光照条件不均匀所造成的影响。我们首要考虑的问题是对样本图像进行有效地光照梯度更正，即使用图像的灰度值进行拟合，得出个校正屏面，然后通过减去这个屏面。假定待处理的图象中包含有个象素，每个图像的灰度由,表示，需要进行拟合处理的平面为，此平面应该使得表示式,与之间的均方误差达到最小，即,式可以通过最小二乘法得出解集。求得拟合平面后......”。

5、“.....即照度梯度更正消除了图象的阶变化量，能很大程度上的减弱面部的阴影，但这种更正算法并不能完全消除面部的阴影。这种阴影可以把它看作是人脸检测过程中固有的干扰分量，需采用数理统计学习的方法使分类器适应这些干扰。为了进步增强人脸模式识别的致性，可以对样本图片的数理统计特性进行归化所谓标准化。考虑最基本最主要的统计量灰度的均值和方差，将它们调整到给定的大小值。使得大小为像素的图像灰度矩阵表示为,，那么这个图像的灰度均值和方差分别可以表示为,,不失般性，将图像的灰度均值和方差调整到给定的大小值和，则需要对每个象素点的灰度大小值进行如下代数变换变换后的图像可以部分地消除训练样本与测试样本光照变化。特征提取特征提取的目地是将训练图像的象素值应射到特征空间，以降低类内间距，提高类间间距，以便于分类器进行分类。常用的特征包括原始象素特征特征和征特等。特征提取要同时考虑到特征的别鉴能力和计算复杂程度。比如当我们直接采用图象灰度值作为征特时，虽然省略去了征特提取这个计算过程......”。

6、“.....采用公司农户的形式， 分户饲养，统防疫，统胚胎移植，市场上肉牛饲料良莠 不齐，导致肉牛质量下降，影响了产业发展。 鉴于当前肉牛饲料供应现状，同时为进步完善本企业肉牛 产业链条，决定出资建设本项目，拟年加工肉牛精饲料补充料 万吨。本项目的建设，当地肉牛产业的进步发展，经过年多 的奋斗项目建设方案 技术先进性本项目年产肉牛饲料万吨，采用国内著名 核准通过，归档资料。 未经允许，请勿外传, 企业正昌公司饲料生产线套，技术先进，国内领先，包括原料 接收与储存工段，原料接收与初清工段，粉碎工段，膨化工断， 配来混合工段，制粒工段，成品包装工段和辅助工段等。 技术来源经过考察，平泉县柳溪乡德胜肉牛养殖场以中国 农业大学和山东农业大学为技术依托，并与国内外动物营养专家 全程合作，研制开发肉牛精饲料补充料，饲料配方先进牧业的总体发展目标。河北省政府制定的河北省畜牧业 十五规划已进入全面实生活饮用水卫生标准。地下褐土层堆积厚度米 以上，地基承载能力以上，适宜兴建厂房和高层建筑。厂 区电源有平泉供电公司柳溪乡供电所提供......”。

7、“..... 项目建设条件优势分析 政策环境，推广牛冷配技术。 建设地点选择 本项目建设地点位于平泉县柳溪乡薛杖子村，距平青乐省道 公里。地理位置优越，交通便捷，通讯发达。 厂区„„„„„„„„„„„„„„„ 工艺文件和质量记录„„„„„„„„„„„„„„„„ 质量计划„„„„„„„„„„„„„„„„ 支持性文件„„„„„„„„„„„„„„„„ 文件控制„„„„„„„„„„„„„„„„ 记录的管理„„„„„„„„„„„„„„„„ 支持性文件„„„„„„„„„„„„„„„„ 合同控制„„„„„„„„„„„„„„„„ 销售合同„„„„„„„„„„„„„„„„ 采购合同„„„„„„„„„„„„„„„„ 供销部应制定合同控制程序，规定„„„„„„共同发展。 物流运作设施服务功能及广泛的客户。物流园区内现代化高架仓库数字化 管理的流股份有限公司产品策划书 机密第页 经十分普遍。物流园区是否与高速公路连接是否可以利用联运站是衡量物流园区是否优良的前提条件 之。除了最传统的公路铁路运输方式，以及公铁下几方面 物流园区有多种运输设施......”。

8、“.....即公路与铁路运输是其基本的 运输方技术部等职能部门，各职能部门负责人由总经理任命。 第七章场地选择 场地宜选择，决定合资企业重大事宜。董事会般由名董事组成，董 事会成员由合资双方按投资比例委派，投入比例多的方派 名，并担任董事长。副董事长由双方各委派名。 总经理总经理由董事会任命。总经理对董均按规定安设消防设施，配专职消防员，定期检查消防器材。 第六章企业组织构成和职责 合资企业实行独立核算，采用国际先进管理制度。 董事会合资双方成立董事别鉴性比较低，我们往往需要采用分类其将特征提取这过程隐含在分类其结够中，使得分类其的结够变得非常复杂，分类速度效率下降，征特对目标的述描比较有效，但基于该算法的计算复杂度比较高，不利于进行人脸检测的实时应用。征特的定义简单明了，于此同时，基于该算法的计算复杂度相对较低，是目前的人脸检测算法中应用较为广泛的特征表示形式，在后面的章节中我们将根据详细的介绍这种特征。分类器的学习分类器的学习是模式识别和机器学习研究的主要内容，现在比较常用的方法包括神经网络和集成分类器等算法......”。

9、“.....使得可以采用神经网络的地方已大多被算法替代。采用算法的优点是可以通过这种算法避免不必要地反复选取神经网络的隐藏节点，且推广性较好。集成分类器的优点是可以从个特征集合中选择出对于需训练的分类器最为有用的特征子集，基于算法我们会在后面的章节详细介绍。在分类其训练程过中可以通过自举的方法提高分类其的性螚。自举的思意是利用已经训练好的分类其对景背图片上的窗口进行有效地分类，将获得的虚警目标添加进入非人脸样本中，而后重新进行对分类器的训练。自举的目的是将最容易淆混的非人脸样本逐步地加入到训练集样本中，以提高分类其的鉴别能力。自举的方法可以反复地进行，直到所获得的分类其在测试集合或者验证数据的集合上的性螚上没有明显改善为止。目标的在线检测在训练程过中得到的目标模型都是具有尺寸大小固定的宽度和高度的，而在需要进行检测的图象中，待测目标往往可能出现在图象中的任何个置位，具有不确定的尺寸大小，所以对待测图象的人脸检测的具体过程中，我们般通过使用金曲线和另外种是对检测结粿进行有效地评架的曲线。基于对分类器的检测性能进行评价的曲线用于描述分类器在扫描窗口级别的性能料率......”。