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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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采用光照归一化算法，可以用于人脸识别的预处理。-Illumination normalization algorithm for face recognition.
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人脸图片的预处理，归一化，纳入数据库，训练以及识别-Face image preprocessing, normalization, into the database, training and recognition
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基于PCA的人脸识别，样本归一化，特征脸，人脸重建-PCA-based face recognition, sample normalization, eigenface, face reconstruction
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人脸识别工具箱。包含了人脸识别的各种基本函数，用MATLAB编写，非常适合研究者使用。-The INface toolbox for illumination invariant face recognition .The INFace (Illumination Normalization techniques for robust Face recognition)
toolbox v 2.0 is a collection of Matlab functions and scr ipt
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A proposed illumination normalization method for face recognition... suitable for holistic-based methods
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面像识别训练时用到的归一化特征，进行人脸特征提取的代码(The normalization features used in facial recognition training, and the code for facial feature extraction)
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