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人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用adaboost学习算法，adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
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基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
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由于扫描仪的普及与广泛应用，捷速ocr软件只需提供与扫描仪的接口，利用扫描仪驱动软件即可。因此，ocr软件主要是由下面几个部分组成。
1、图像输入、预处理：
图像输入：对于不同的图像格式，有着不同的存储格式，不同的压缩方式。预处理：主要包括二值化，噪声去除，倾斜较正等
2、二值化：
对摄像头拍摄的图片，大多数是图像，图像所含信息量巨大，对于图片的内容，我们可以简单的分为前景与背景，为了让计算机更快的，更好的识别文字，我们需要先对图进行处理，使图片只前景信息与背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图了。
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刘先生
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