to get information from remote directory

svm-light相比libsvm使用简单，只有learn和classify两个，没有scale。集成进自己的工程大致有两种方式：1.工程内部system调用两个exe；2.封装源码嵌入工程。 svm_light训练和预测使用方法参考官网how to use就ok

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在directshow架构下用ｍｆｃ＋ｖｃ６来开发，捕捉摄像头的视频数据流，可以进行一帧一帧数据的处理，进行保存，预览，效果处理

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人脸朝向识别是人脸应用研究中重要的一步，在众多研究领域中，人脸朝向识别是模式识别中一个无法回避的问题。本文针对此问题，建立了基于人工神经网络的人脸朝向识别模型。首先，采用基于边缘检测Sobel算子的人脸特征向量提取，把图像转换为6行8列像素值，实现了人脸识别的特征提取，作为神经网络的输入。然后根据实际情况，考虑到误差因素，我们创建一个3层的BP神经网络，输入层8个神经元，输出层3个神经元，中间层17个神经元。选取50张人脸图像中的前30张，作为神经网络的训练样本，通过长达11分钟的训练，我们得到了比较好的网络。接着，把训练好的神经网络用于测试剩余的20张人脸图像，输出的朝向结果与输入的朝向结果完全一致，识别率100%。在0.01的学习率，虽然识别率很高，但大大延长了网络的训练时间。因此，我们觉得有必要建立一种训练时间和训练效果都较好的神经网络模型。参照模型一，我们接着又建立了基于BP神经网络模型相比，不仅大大缩短了训练时间（缩短为100%。因此，针对人脸朝向识别的问题，

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图形学程序，利用光线跟踪算法来绘图，实现了光照模型，但由于是光线跟踪算法，故而速度可能较慢

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