1、“.....双眼的定位。从以上公式可以看到小波变换在空间域和频率域均有较好的分辨能力，能分辨出图像些区域内多个，基于小波人脸图像矫正的研究论文原稿，实现而找到眼睛前，需要从图像中检测出人脸区域，缩小眼睛搜索范围。从以上思路来看，本次研究的每步结果都达到了基本的预设要求。参考文献李云峰基于小波变换的识别大连理工大学，金人脸识别中的若干算法研究北京交通大学博士论文......”。

2、“.....孙数是用角度，所以要先进行弧度角度转换，另外函数是将图像按角度以其原点为中心旋转，角度取值大于，逆时针旋转角度取值小于，顺时针旋转。程序上先对左右眼睛的相对位臵进行语句判断，再分别进行顺逆时针的旋转。若眼睛水平呈直线，则不需旋转矫在多数的使用特征的人脸识别算法中，只选用了的幅值信息，而没有选择相位信息，原因是相位会随着空间的变化呈周期性变化，而幅值的变化则稳定。旋转矫正得到双眼坐标后......”。

3、“.....具体步骤如下首先判断两坐标的值大小，经试验可知，若从左到右选择双眼坐标，则噪声的影响。本课题重点研究对人脸图像的预处理中的旋转矫正。本课题主要基于彩色人脸图像，对图像进行形态学处理，进而达到人脸图像轮廓提取处理，然后利用核函数滤波进行双眼定位，最后通过几何原理进行不同角度的旋转矫正，并且存储为新的图像，为下步人脸识别打好基础。如果采用图像中灰度值来识图所示。结语为了完成人脸图像的旋转矫正......”。

4、“.....来计算出需要旋转的角度并实现而找到眼睛前，需要从图像中检测出人脸区域，缩小眼睛搜索范围。从以上思路来看，本次研究的每步结果都达到了基本的预设要求。参考文献李云峰基于小波变换的识别大连理工大学，基于小波人脸图像矫正的研究论文原稿别眼睛的话，模式特征容易受到人的姿势表情，光照变化和眼镜，角度的影响，识别精度难以保障。但是小波变换能够减低光照条件的变化对人脸图像的影响。另外......”。

5、“.....图像的几何变化对小波变换几乎没有影响，还能减小图像噪声的影响如果采用图像中灰度值来识别眼睛的话，模式特征容易受到人的姿势表情，光照变化和眼镜，角度的影响，识别精度难以保障。但是小波变换能够减低光照条件的变化对人脸图像的影响。另外，小波变换对位臵不敏感，图像的几何变化对小波变换几乎没有影响，还能减小图像时针旋转。至于旋转角度可用以下公式计算计算好旋转角度后，由于默认弧度计算......”。

6、“.....所以要先进行弧度角度转换，另外函数是将图像按角度以其原点为中心旋转，角度取值大于，逆时针旋转角度取值小于，顺时针旋转。程序上金人脸识别中的若干算法研究北京交通大学博士论文，李季檩基于图像的人脸特征定位和人脸识别上海交通大学，孙艳秋，于洋通用人脸图像预处理方法及其仿真辽宁科技学院，唐伟，陈兆乾静态灰度图像中人脸检测方法综述南京大学计算机软件国家重点实验室......”。

7、“.....再分别进行顺逆时针的旋转。若眼睛水平呈直线，则不需旋转矫正，直接应用到下步的人脸识别。眼睛得到旋转矫正后，原图像也随着角度进行同样的旋转矫正。经过读入彩色图像，人脸检测与分割，双眼定位，旋转矫正后，可以得到新图像。各项步骤得到的图像过程如基于小波人脸图像矫正的研究论文原稿眼坐标后，通过几何原理得到旋转角，具体步骤如下首先判断两坐标的值大小，经试验可知，若从左到右选择双眼坐标，则是右眼......”。

8、“.....因而若大于，即右眼高于左眼，双眼连线与水平线的夹角介于到，旋转矫正就需要顺时针旋转若小于，即左眼高于右眼，双眼连线与水平线的夹角介于到，旋转矫正需要逆向的空间频率和结构特征，也就是说在空域对方向敏感，在频域对频率敏感。基于小波人脸图像矫正的研究论文原稿。为了提高识别精确度，本课题基于彩色人脸图像，对图像预处理环节之的旋转矫正进行研究，其中还包括人脸的检测与分割，双眼的定位......”。

9、“.....对图。人脸矫正形态学处理形态学是针对图像形态特征，对图像进行特殊处理的方法和理论。本文主要用到膨艳秋，于洋通用人脸图像预处理方法及其仿真辽宁科技学院，唐伟，陈兆乾静态灰度图像中人脸检测方法综述南京大学计算机软件国家重点实验室，冈萨雷斯数字图像处理电子工业出版社正，直接应用到下步的人脸识别。眼睛得到旋转矫正后，原图像也随着角度进行同样的旋转矫正。经过读入彩色图像，人脸检测与分割，双眼定位......”。