1、“.....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，需要时同时求取标准人脸上特征点的置位与每个练训图相和标准人脸之间的变换数参。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......”。

2、“.....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，将图象中的各个象素与其上对应的置位的值相减，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......”。

3、“.....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，但是由于原始象素特征本身的别鉴性比较低，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......”。

4、“.....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......”。

5、“.....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。不同的曲线的检测性能的比较可以通过使用在指定的虚警率下对应的检测率或曲线下的面积,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......”。

6、“.....然后判断该报文是否发给自己的服务器会以广播形式发送数据报文，若是，则进步判断该数据报文的请求类型，若标识为则将当前电表运行的各项数据打包发给服务器若标识为，则将要修改的数据从数据报文中提取出来，再对电表的运行参数进行修改。程序具体程序流程图如下启动服务器创建通讯套接字设定套接字的类型为广播向客户端发送发送数据请求判断套接字中是否有数据可读从套接字中读取数据启动客户端创建通讯套接字绑定套接字是否绑定套接字判断套接字中是否有数据可读从套接字中读取数据是判断请求目标及请求类型否修改电表运行参数将请求数据发至服务器修改参数读取数据图程序流程图编写成功后就可以对程序进行编译并下载到开发扳中。编译这两个程序，用下列指令编译调试后功无错，可以下载到开发板里了。另外，在运行时需启动服务器端，后启动客户端。在本设计中，把服务器端下载到开发板上，客户端在宿主机上行，然后配置双方的地址，确保在双方在可以通信的情况下运行该程序即可。附录中两个函数分别为模拟电表产生电功率和创建套接字的函数。本章小结本章详细介绍了协议的结构协议族及其实现机制下的进程间通信客户......”。

7、“.....讨论了下的网络编程，编写了嵌入式网关的网口程序，本章内容是全文的重点。第四章操作系统的移植嵌入式及其内核嵌入式开放源代码，可以剪裁内核，并具有强大的网络功能，在低端嵌入式系统中得到广泛应用。和其它的运行于的系统相比，是最可靠和最稳定的操作系统。而嵌入式的核心也是如此，的核心移植到新的处理器上，基本上不用什么修改，因此可以使用许多计算机板。外设的驱动程序也很多，而且比其它的都稳定好用。的源代码随处可得注释丰富文档齐全。同时，是个成熟而稳定的网络操作系统，将植入嵌入式设备具有众多的优点。首先，的源代码是开放的，任何人都可以获取并修改，用之开发自己的产品。其次，是可以定制的，其系统最小只约有。个带有中文系统和图形用户界面的核心程序也可以做到不足，并且同样稳定。另外，它和多数系统兼容，应用程序的开发和移植相当容易。同时，由于具有良好的可移植性，人们已成功使运行于数百种硬件平台之上。然而，并非专门为实时性应用而设计，因此如果想在对实时性要求较高的嵌入式系统中运行，就必须为之添加模块。这些模块远行的内核空间正是操作系统实现进程调度中断处理和程序执行的步伐......”。

8、“.....进而影响整个系统的可靠性和稳定性。的众多优点还是使它在嵌入式领域获得了广泛的应用，并出现了数量可观的嵌入式系统。其中具有代表性的有等。个完整的内核需要具有五方面的功能或特性进程管理内存管理文件系统设备管理网络管理，内核有自己的结构体系，其中进程管理内存管理和文件系统是其最基本的个子系统。用户进程可直接通过系统调用或者函数库来访问内核资源。正因为内核具有这样的结构，因此修改内核时必须注意各个子系统之间的协调。嵌入式内核般由标准内核裁剪而来。用户可根据需求配置系统，剔出不需要的服务功能文件系统线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......”。

9、“.....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......”。