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通过人脸图像归一化，人脸检测，特征提取等处理后，实现人脸识别功能-Through the Human face image normalization, face detection, feature extraction, such as treatment, the realization of face recognition feature
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完整的表情识别系统一般包括人脸表情图像捕获、预处理、人脸检测与定位、
人脸分割与归一化、人脸表情特征提取、人脸表情识别。本文着重研究了人脸表
情特征提取、特征选择及表情分类等关键问题，并提出了一些改进的方法，同时
进行了仿真实验-Complete expression recognition systems typically include facial expression image capture, preprocessing, face detection and loca
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人脸识别程序。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供功能部分隐式调用-Recognition program. Part of the algorithm is currently divided into four modules: face alignment, illumination normalization, feature extraction and selection, subspace dime
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程序将界面与数据处理分开，界面采用MFC的对话框模板，对注册、训练、识别和主界面分别建立一个类，通过消息处理函数与用户进行交互，利用多线程来实时显示图像。
数据处理又分为了CFaceAlign（人脸检测+几何归一化）、CLightPrep（光照归一化）、CFaceFeature（Gabor特征提取）、CSubspace（计算Fisherface子空间）四个类，还有一个类 CFaceMngr 负责管理界面与数据之间的交流。这样的程序结构使对界面和算法彼此独立，互不影响。
每个类的具体方法
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aligned and normalized ORL face database which is manually cropped by the eyes and mouth
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This paper is untitled High-Fidelity Pose and Expression Normalization for Face Recognition
in the Wild
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