该文档总结了当前人脸姿态估计的研究现状，及其所使用的方法，包括识别率，及其角度误差。

该课题为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统。传统的人脸识别都是直接人头的比对，现实意义不大，这块都做烂了。该课题识别原理为：从一副生活照中寻找到人脸，并且分割人脸图象，利用PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。该课题还可以继续二次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警，以及统计每个人打卡次数，时间，统计每个人一个月出勤总次数，出勤率。GUI界面有清除数据功能，统计工资等功能。 二、基本流程 读入图片，人脸定位，人脸分割，人脸识别，库内外报警

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该课题为采用PCA和KPCA的人脸识别算法。传统的人脸识别算法都是人头对人头的识别，没有新意。该课题采用多种算法对同一测试集进行测试，得出匹配人脸序号，识别时间，识别率。人脸库才用的是ORL人脸库，即40人，每人10张人脸。含有GUI可视化界面。

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识别率的提升是图像处理技术的关键环节，笔者针对第二代曲波变换算法在图像识别处理过程中，所存在的图像边缘“振铃”效应和由于“楔形基”的特性所导致的图像失真问题，提出了第二代曲波加权改进算法及对图像识别的实现过程，并且分别通过ORL和Yale图像进行了对比仿真实验，证明了较传统的小波加权双向二维主成分分析算法在对识别中有明显的提高，从而验证了该算法在图像识别处理上的可行性和有效性。

Java调用只支持32位jdk环境调用此接口，识别率超高。 注意：若在运行过程中报错找不到**jdk/bin/CClib.dll,只需将资源中的CClib.dll复制到**jdk/bin/路径下即可。

CIFAR-10 数据和Keras CNN程序 识别率89%左右 CIFAR-10数据为npz格式

OCR数字识别实例，本实例采用TessnetOcr，对数字的识别率100%。可以用于破解简单二维码验证，对环境要求底。.net framework 2.0以上都可以使用，仅供学习参考