1、“.....并在入境点捕获的现场图像比较查询图像。访问是根据当时获得的接受拒绝的决定。测试结果计算出多少倍的接受拒绝决定是正确的。为了执行这项测试中，我们必须首先确定我们的测试人脸图像集。虽然这些图像的测试集的数量不会影响结果产生的误差利率作为形象比较百分比指定，但重要的是要确保测试集是足够大，这样的统计异常变得不重要例如，个非常致的匹配以及图像的情侣。另外，影像的类型照明高度变化，部分遮挡等将显着改变的结果测试。因此，为了比较多个面部识别系统，他们必须适用于相同的测试集。但是，还应该指出，如果结果将系统性能的代表在现实世界中的情况，然后测试数据应根据被捕获正是在同样情况下的应用环境。另方面，如果该实验的目的是评估和完善人脸识别方法，可应用到产品的应用范围环境，那么测试数据应目前的困难，要范围克服。这可能意味着包括个难的图片比这个大的百分比可以预期的操作条件，因此被认为较高的率产生的结果。以下我们提供了执行验证测试算法。该算法适用于单个测试人脸图像集，使用个函数调用在脸上识别算法，。这呼吁是用来比较两个面部图像......”。

2、“.....理想情况下，图像的同样面对的是要生产低分数，而应产生不同的面孔图像高分。每个形象，与所有其他形象相比，没有图像进行比较，并与自身没有双比较不止次我们假设关系是对称的。当两个图像进行比较，产生相似性评分，地面真相用于确定是否对图像的同人或不同的人。在实际这些信息往往是测试封装为图片文件名通过个手段部分独特的人标识符。比分然后存储在两个列表之份列出通过比较不同人的形象和产品清单，其中分数通过比较产生的同人图像。最终的接受拒绝决定是由个门槛的申请。任何不正确的决定，记为无论是虚假或拒绝接受。该拒绝率的计算方法作为得分从被认为是在拒绝归类相同的百分比。该接受率是按不同的分数比例被认为是在接受归类的人。,与之对应因为它是检索提供的，它的翻译是从文献里抽出来的，很实用的个网站。估计别的写文章的人不是傻子吧，它们的东西我们可以直接拿来用，当然省事了。网址告诉大家，有兴趣的进去看看，你们就会发现其乐无穷,还是很值得用的。网路版金山词霸不到有道在线翻译翻译时的速度这里我谈的是电子版和打印版的翻译速度，按个人翻译速度看，打印版的快些，因为看电子版本是费眼睛......”。

3、“.....可能还经常时不时玩点游戏，或者整点别的，导致最终变慢，再之电脑上些词典金山词霸等在专业翻译方面也不是特别好，所以翻译效果不佳。在此本人建议大家购买清华大学编写的好像是国防工业出版社的那本英汉科学技术词典，基本上挺好用。再加上网站如翻译助手，这样我们的翻译速度会提高不少。具体翻译时的些技巧主要是写论文和看论文方面大家大概都应预先清楚明白自己专业方向的国内牛人，在这里我强烈建议大家仔细看完这些头上长角的人物的中英文文章，这对你在专业方向的英文和中文互译水平提高有很大帮助。我们大家最蹩常黑暗的，这表明发现眼睛密切相关的眼睛模板，正如我们期望的那样。然而，亮点确实发生靠近眼睛的白人，这表明这方面经常是不致的，不同于普通模板。图距离对眼睛模板成功检测上，指出由于方差噪音和失败的检测下显示，由于错过可信的差异，检测功能。在较低的图像图下，我们已经采取了失败的本地化设置在前额，鼻子图像，脸颊，背景等虚假的检测本地化例程，并再次从眼睛计算的平均距离模板。明亮的学生由暗区包围表明，个失败的匹配往往由于鼻子和颧骨地区绝大多数的高相关性差相关的学生。想强调地区差异的学生为这些失败的比赛......”。

4、“.....我们除以上的形象价值较低的图像产生重矢量，如图所示。当应用到差分图像在总结前总误差，这个比重计划提供了个很大的提高检出率。图直接相关方法我们把最简单的方法人脸识别调查称为直接相关方法也称为模板匹配的布鲁内利和波焦所涉及的像素亮度值直接比较取自面部图像。我们使用的术语直接关系，以涵盖所有在图像技术所面临的直接比较，没有任何形式的形象空间分析，加权计划或特征提取，无论距离度量使用。因此，我们并不推断，皮尔逊的相关性，作为应用相似的功能尽管这种做法显然会受到我们的直接相关的定义。我们通常使用欧氏距离度量作为我们的在这些调查负相关，相关，可以考虑作为个规模和翻译的图像相关敏感的形式，因为这与坚持对比了空间和子空间与图像的方法在后面的章节。首先，所有的面部图像必须保持致，这样的眼睛在两个中心位于指定的像素坐标和裁剪，以消除任何背景的图像信息。这些图像存储为和像素灰度位图前进入了元素每个元素包含向量转换确认相应的像素强度值。每个对应的向量可以被认为是说明在点的三维图像空间。这个简单的原则很容易被推广到更大的照片由像素的图像占用个在,维图像空间，并再次指出......”。

5、“.....同样，类似的面孔靠近起在图像空间，而不同的面间距相距甚远。计算欧几里得距离，两个人脸图像向量通常称为查询图像和画廊图像克，我们得到个相似的迹象。然后用个阈值，使最后核查的决定。⇒⇒验证测试任何个人脸识别系统的主要关注的是它能够正确地验证声称的身份或确定个人的最可能的身份从个潜在的集合数据库中。为了评估个给定的系统的能力来执行这些任务，采用不同的评价方法。其中的些分析方法模拟个具体的运作模式即安全网站的访问或监视，而其他人提供更多的数据分布的数学描述中的些分类空间。此外，每个分析结果产生的方法可能提交的各种格式。在本论文的整个实验，我们主要使用验证考验我们的方法分析和比较，虽然我们也使用费舍尔的线性判别分析在第个个人组件和子空间鉴定试验中的第条所述的最终评价。核查措施的测试系统的能力，正确地接受或拒绝个人的身份提出。在个功能级别，这样可以减少到两个图像正在为比较介绍，该系统必须对任何个接受返回两个图像是同人或拒绝两个不同的图像人。该测试旨在模拟安全网站访问的应用领域。在这种情况下，个主题将在入境点些形式的身份证件，或许是刷卡，接近芯片或号码。这个数字......”。

6、“.....或粘结强度和腐蚀程度之间的关系。其他研究已调查的锈蚀，力学性能和摩擦特性。然而，很少有人研究都集中在裂缝宽度和债券之间的关系，与实际结构相对简单，可衡量的参数。中占据了较大的体积比母材的铁氧化物形成的钢筋腐蚀。这种扩张创造了周围的混凝土内的拉应力，最终导致盖板混凝土开裂。旦开裂发生，有个从紧箍力的具体损失。这表明债券能力的损失可能与纵向裂缝宽度。然而，禁闭在具体使用可以抵消这种债券的能力在定程外文翻译度上的损失。最新研究主要涉及与禁闭标本。本文报道的项研究，比较和无约束的标本债券损失。实验研究标本梁端标本被选定为这项研究。这种偏心撤军或梁端模式标本使用了个典型的简支梁锚固区的保税长度代表。铸有纵向加强在各个角落的酒吧，图的矩形截面标本提供了个毫米的塑料管，以确保粘结强度横向压缩力超过这个长度的酒吧由于没有增强下方横反应的酒吧。图梁端试样和毫米直径的倍钢筋直径盖变形钢筋进行了调查。重复集的局限和自由的标本进行了测试。在密闭的标本有套毫米的不锈钢同样从塑料管间距箍筋，在毫米中心。这代表四组结合不同钢筋直径和标本，有无约束。标本，以调查对粘结强度的影响的大小酒吧，分娩和裂缝宽度......”。

7、“.....表所示。水泥是型硅酸盐水泥，骨料与比重玄武岩。根据在年至年与粗和细骨料制备。混合进行的的规定。下湿麻袋天前的测试标本治愈。表混凝土配合比设计材料水泥砂毫米洗净，合计毫米洗盐坍落度总量数量的的的的的毫米为了比较不同的混凝土抗压强度，粘结强度，。用于正常化非腐蚀标本的粘接强度，已被其他研究者使用。是为级混凝土的粘结强度，实验的粘结强度和是抗压强度实验。和毫米钢筋的抗拉强度是名义上的兆帕，这相当于个的破坏载荷和千牛，分别。实验方法加速腐蚀已被用于些作者复制腐蚀钢筋钢在自然环境中发生的。这些参与实验采用外加电流或风化人工湿干周期和温度升高，减少直至腐蚀的时间，同时保持自然暴露恶化机制代表。采用外加电流的研究已用于和的电流密度。有研究表明，电流密度高达期间类似应力腐蚀的早期阶段时相比，。随着施加电流密度为被选定为研究这在以前的研究中通过的电流密度频谱的低端代表。然而，应谨慎应用加速时使用外加电流的腐蚀，加速过程并外文翻译不完全复制在实际结构中所涉及的机制。在加速测试中不允许坑自然的进步，并有可能在表面上更均匀腐蚀。腐蚀率也可能会影响腐蚀的产品，这些产品可能会形成不同的氧化状态......”。

8、“.....作为阳极和四个碳钢金属板的钢条被固定在表面作为阴极。之间的金属板和混凝土提供足够的接触，图被放置海绵用盐水喷洒图加速腐蚀系统外加电流时所需的裂缝宽度为实现个特定的酒吧，该酒吧停止。试样被拆除撤离测试时，所有四个地点展出目标的裂缝宽度。通过表面的平均，，和毫米的裂缝宽度为目标的裂缝宽度。表面裂纹宽度测量沿栏的长度在毫米的间隔，开始毫米塑料管的债券，利用光学显微镜断路器。测量精度为毫米。表面上正常的酒吧方向，无论在该位置的实际裂缝方位，裂缝宽度测量。粘结强度测试通过手工方式进行操作液压千斤检索数据库中的已知对象通常被称为目标存储的图像画廊或图像，并在入境点捕获的现场图像比较查询图像。访问是根据当时获得的接受拒绝的决定。测试结果计算出多少倍的接受拒绝决定是正确的。为了执行这项测试中，我们必须首先确定我们的测试人脸图像集。虽然这些图像的测试集的数量不会影响结果产生的误差利率作为形象比较百分比指定，但重要的是要确保测试集是足够大，这样的统计异常变得不重要例如，个非常致的匹配以及图像的情侣。另外，影像的类型照明高度变化，部分遮挡等将显着改变的结果测试。因此，为了比较多个面部识别系统......”。

9、“.....但是，还应该指出，如果结果将系统性能的代表在现实世界中的情况，然后测试数据应根据被捕获正是在同样情况下的应用环境。另方面，如果该实验的目的是评估和完善人脸识别方法，可应用到产品的应用范围环境，那么测试数据应目前的困难，要范围克服。这可能意味着包括个难的图片比这个大的百分比可以预期的操作条件，因此被认为较高的率产生的结果。以下我们提供了执行验证测试算法。该算法适用于单个测试人脸图像集，使用个函数调用在脸上识别算法，。这呼吁是用来比较两个面部图像，返回距离评分说明如何在两个不同的人脸图像为得分越低越相似的两个人脸图像。理想情况下，图像的同样面对的是要生产低分数，而应产生不同的面孔图像高分。每个形象，与所有其他形象相比，没有图像进行比较，并与自身没有双比较不止次我们假设关系是对称的。当两个图像进行比较，产生相似性评分，地面真相用于确定是否对图像的同人或不同的人。在实际这些信息往往是测试封装为图片文件名通过个手段部分独特的人标识符。比分然后存储在两个列表之份列出通过比较不同人的形象和产品清单，其中分数通过比较产生的同人图像。最终的接受拒绝决定是由个门槛的申请......”。