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类可分离性的判别，特征选择与特征提取的任务是求出一组对分类最有效的特征因此需要有定量分析比较的方法，判断所得到的特征维数及所使用特征是否对分类最有利，这种用以定量检验分类性能的准则称为类可分离性判据。
类别可分离性判据，用来检验不同的特征组合对分类性能好坏的影响，并用来导出特征选择与特征提取的方法。
理想准则：某组特征使分类器错误概率最小-Class separability of discrimination, feature selection and feature extract
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程序结构
整个工程可以分为3个部分：算法、功能和应用。
算法部分
算法部分目前分为4个模块：人脸对齐、光照归一化、特征提取和选择、子空间降维，每个模块是一个项目，每个项目生成一个dll供功能部分显式调用。
功能部分
功能部分只有一个项目FaceMngr，该部分依赖于算法部分，实现人脸注册、训练、识别、导入/导出等具体功能。该项目生成一个dll供应用部分隐式调用。
应用部分
人脸识别Demo.
另外，工程中
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测量中常用的全站仪数据处理程序，可以导出成果，测量数据重算、统计公共点等-Total Station measurement commonly used in data processing program, you can export the results, measured data recalculation, and other statistics common point
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特征选择与特征提取的任务是求出一组对分类最有效的特征因此需要有定量分析比较的方法，判断所得到的特征维数及所使用特征是否对分类最有利，这种用以定量检验分类性能的准则称为类可分离性判据。
类别可分离性判据，用来检验不同的特征组合对分类性能好坏的影响，并用来导出特征选择与特征提取的方法。
-Feature selection and feature extraction task is to find a set of classification of the most effective
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halcon做的字母检测，通过自带导出脚本导出vc-Halcon do letter detection, with export scr ipts derived by vc++
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