常黑暗的，这表明发现眼睛密切相关的眼睛模板，正如我们期望的那样。然而，亮点确实发生靠近眼睛的白人，这表明这方面经常是不致的，不同于普通模板。图距离对眼睛模板成功检测上，指出由于方差噪音和失败的检测下显示，由于错过可信的差异，检测功能。在较低的图像图下，我们已经采取了失败的本地化设置在前额，鼻子图像，脸颊，背景等虚假的检测本地化例程，并再次从眼睛计算的平均距离模板。明亮的学生由暗区包围表明，个失败的匹配往往由于鼻子和颧骨地区绝大多数的高相关性差相关的学生。想强调地区差异的学生为这些失败的比赛，尽量减少对眼睛的白人成功的变异比赛中，我们除以上的形象价值较低的图像产生重矢量，如图所示。当应用到差分图像在总结前总误差，这个比重计划提供了个很大的提高检出率。图直接相关方法我们把最简单的方法人脸识别调查称为直接相关方法也称为模板匹配的布鲁内利和波焦所涉及的像素亮度值直接比较取自面部图像。我们使用的术语直接关系，以涵盖所有在图像技术所面临的直接比较，没有任何形式的形象空间分析，加权计划或特征提取，无论距离度量使用。因此，我们并不推断，皮尔逊的相关性，作为应用相似的功能尽管这种做法显然会受到我们的直接相关的定义。我们通常使用欧氏距离度量作为我们的在这些调查负相关，相关，可以考虑作为个规模和翻译的图像相关敏感的形式，因为这与坚持对比了空间和子空间与图像的方法在后面的章节。首先，所有的面部图像必须保持致，这样的眼睛在两个中心位于指定的像素坐标和裁剪，以消除任何背景的图像信息。这些图像存储为和像素灰度位图前进入了元素每个元素包含向量转换确认相应的像素强度值。每个对应的向量可以被认为是说明在点的三维图像空间。这个简单的原则很容易被推广到更大的照片由像素的图像占用个在,维图像空间，并再次指出，类似的图像占据接近点在该空间。同样，类似的面孔靠近起在图像空间，而不同的面间距相距甚远。计算欧几里得距离，两个人脸图像向量通常称为查询图像和画廊图像克，我们得到个相似的迹象。然后用个阈值，使最后核查的决定。⇒⇒验证测试任何个人脸识别系统的主要关注的是它能够正确地验证声称的身份或确定个人的最可能的身份从个潜在的集合数据库中。为了评估个给定的系统的能力来执行这些任务，采用不同的评价方法。其中的些分析方法模拟个具体的运作模式即安全网站的访问或监视，而其他人提供更多的数据分布的数学描述中的些分类空间。此外，每个分析结果产生的方法可能提交的各种格式。在本论文的整个实验，我们主要使用验证考验我们的方法分析和比较，虽然我们也使用费舍尔的线性判别分析在第个个人组件和子空间鉴定试验中的第条所述的最终评价。核查措施的测试系统的能力，正确地接受或拒绝个人的身份提出。在个功能级别，这样可以减少到两个图像正在为比较介绍，该系统必须对任何个接受返回两个图像是同人或拒绝两个不同的图像人。该测试旨在模拟安全网站访问的应用领域。在这种情况下，个主题将在入境点些形式的身份证件，或许是刷卡，接近芯片或号码。这个数字，然后用于检索数据库中的已知对象通常被称为目标存储的图像画廊或图像，并在入境点捕获的现场图像比较查询图像。访问是根据当时获得的接受拒绝的决定。测试结果计算出多少倍的接受拒绝决定是正确的。为了执行这项测试中，我们必须首先确定我们的测试人脸图像集。虽然这些图像的测试集的数量不会影响结果产生的误差利率作为形象比较百分比指定，但重要的是要确保测试集是足够大，这样的统计异常变得不重要例如，个非常致的匹配以及图像的情侣。另外，影像的类型照明高度变化，部分遮挡等将显着改变的结果测试。因此，为了比较多个面部识别系统，他们必须适用于相同的测试集。但是，还应该指出，如果结果将系统性能的代表在现实世界中的情况，然后测试数据应根据被捕获正是在同样情况下的应用环境。另方面，如果该实验的目的是评估和完善人脸识别方法，可应用到产品的应用范围环境，那么测试数据应目前的困难，要范围克服。这可能意味着包括个难的图片比这个大的百分比可以预期的操作条件，因此被认为较高的率产生的结果。以下我们提供了执行验证测试算法。该算法适用于单个测试人脸图像集，使用个函数调用在脸上识别算法，。这呼吁是用来比较两个面部图像，返回距离评分说明如何在两个不同的人脸图像为得分越低越相似的两个人脸图像。理想情况下，图像的同样面对的是要生产低分数，而应产生不同的面孔图像高分。每个形象，与所有其他形象相比，没有图像进行比较，并与自身没有双比较不止次我们假设关系是对称的。当两个图像进行比较，产生相似性评分，地面真相用于确定是否对图像的同人或不同的人。在实际这些信息往往是测试封装为图片文件名通过个手段部分独特的人标识符。比分然后存储在两个列表之份列出通过比较不同人的形象和产品清单，其中分数通过比较产生的同人图像。最终的接受拒绝决定是由个门槛的申请。任何不正确的决定，记为无论是虚假或拒绝接受。该拒绝率的计算方法作为得分从被认为是在拒绝归类相同的百分比。该接受率是按不同的分数比例被认为是在接受归类的人。,与之对应因为它是检索提供的，它的翻译是从文献里抽出来的，很实用的个网站。估计别的写文章的人不是傻子吧，它们的东西我们可以直接拿来用，当然省事了。网址告诉大家，有兴趣的进去看看，你们就会发现其乐无穷,还是很值得用的。网路版金山词霸不到有道在线翻译翻译时的速度这里我谈的是电子版和打印版的翻译速度，按个人翻译速度看，打印版的快些，因为看电子版本是费眼睛，二是如果我们用电脑，可能还经常时不时玩点游戏，或者整点别的，导致最终变慢，再之电脑上些词典金山词霸等在专业翻译方面也不是特别好，所以翻译效果不佳。在此本人建议大家购买清华大学编写的好像是国防工业出版社的那本英汉科学技术词典，基本上挺好用。再加上网站如翻译助手，这样我们的翻译速度会提高不少。具体翻译时的些技巧主要是写论文和看论文方面大家大概都应预先清楚明白自己专业方向的国内牛人，在这里我强烈建议大家仔细看完这些头上长角的人物的中英文文章，这对你在专业方向的英文和中文互译水平提高有很大帮助。我们大家最蹩脚的实质上是写英文论文，而非看英文论文，但话说回来我们最终提高还是要从下大工夫看英文论文开始。提到会看，我想它是有窍门的，个人总结如下把不同方面的论文分夹存放，在看论文时，对论文必须做到看完后完全明白你重视的论文懂得其部分讲了什么你需要参考的部分论文，在看明白这些论文的情况下，我们大家还得紧接着做的工作就是把论文中你觉得非常巧妙的表达写下来，或者是你论文或许能用到的表达摘记成本。这个本将是你以后的财富。你写论文时再也不会为了些表达不符合西方表达模式而烦恼。你的论文也降低了被或大牛刊物退稿的几率。不信，你可以试试把摘记的内容自己编写成检索，这个过程是我们对文章再回顾，而且是对你摘抄的经典妙笔进行梳理的重要阶段。你有了这个过程。写英文论文时，将会有种信手拈来的感觉。许多文笔我们不需要自己再翻译了。当然前提是你梳理的非常细，而且中英文对照写的比较详细。最后点就是我们往大成修炼的阶段了，万事不是说成的，它是做出来的。写英文论文也就像我们小学时开始学写作文样，你不练笔是肯定写不出好作品来的。所以在此我鼓励大家有时尝试着把自己的论文强迫自己写成英文的，遍不行，可以再修改。最起码到最后你会很满意。呵呵，我想我是这么觉得的。这两个率反映了系统的不足之处时，在经营特定的阈值。理想情况下，这两个数字应该是零，但在现实中无论是远或减少财政资源规则通过改变阈值将不可避免地导致在增加其他。因此，为了描述个完整的工作范围尤其是系统的，我们通过不同的分数范围的阈值来产生。每个阈值应用程序产生个额外的容积率，财政资源规则对，它绘制在图表上时产生的率曲线所示。图范例率曲线的验证测试生成等率能效比可以被看作是点远远等于财政资源规则。这能效比值通常被用来作为个单的代表普遍承认的数字生物识别系统的性能和视觉比较容易允许多个方法。不过，重要的是要注意，能效比未注明级别，这将是在个真实世界中的应用预期。这是不太可能有真正的系统将使用个阈值，这样的虚假承兑百分比等于拒绝虚假的百分比。安全网站接入系统通常会设置的门槛，例如虚假承兑汇票均显着高于假的则拒绝不愿意容忍入侵者在访问不便否认成本。另方面监控系统将要求低拒绝率成功地确定个受控环境中的人少。因此，我们应该承担。记住，个具有较低的能效比制度不定是最好的表演实现其经营能力的极端。有图形和接收器强大的连接操作特征曲线，亦在此类实验中使用。这两个图是完全相同的结果，在这视觉效果，中国格式使用真验收率西藏自治区，其中西藏自治区在地方财政资源规则的有关规则，有效地翻转图垂直。另个验证试验结果的可视化的，而且同时显示了和职能的阈值。此演示文稿格式提供参照确定阈值要达到个特定的，该能效比可以被看作是点的两条曲线相交。图范例作为得分率阈值函数曲线这些的波动曲线，由于噪音和其他是依赖于人脸图像进行比较的数目便可生成的数据。只有个小的数据集允许个比较小的数目，锯齿状曲线，将结果在其中大步骤对应于个单的形象影响了高比例比较的。作为第个使用图像典型数据提供核查行动，从而为，能效比下降代表了额外的正确的决策，而个单的图像质量可能会导致对能效比波动达。结果作为个简单的实验，测试方法直接相关，我们应用技术上文所述的图像不同的人从机场铁路在内，集测试人脸库。每个形象比喻的每套测试其他图像产生相似评分，提供从中核查行动计算接受率和拒绝率。该产生的曲线如图所示。图我们看到了能效比产生，这意味着在能效比门槛大约有四分之的所