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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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主要介绍了各种关于人脸识别的核心算法，如LGBP，AdaBoost，SV的Kernel判别及基于特定人脸子空间-Introduces a variety of core face recognition algorithms, such as LGBP, AdaBoost, SV and the Kernel discriminant subspace based on a specific face
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人脸识别的子空间方法，包括LLE，ISOMAP和NPE等维数约减算法-Subspace method for face recognition, including LLE, ISOMAP and NPE dimensionality reduction algorithm such as
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PCA人脸识别算法，子空间的方法之一，比较基础-PCA face recognition algorithm, one of the subspace method and basis of comparison
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