支持向量机(Support Vector Machines，简称SVM)是在统计学习理论基础上发 展起来的一种新的通用学习方法，它已初步表现出很多优于已有方法的性能。-SVM (Support Vector Machines, referred to as SVM) is based on statistical learning theory developed a new universal learning method, which has been initially show a

将基于统计学习理论中的支持向量机(SVM)应用到目标跟踪领域中"该算法不仅能够自动检测和跟踪视场或图像中预先设定好的目标,而且克服了传统目标跟踪系统的缺陷.-Will be based on statistical learning theory, support vector machine (SVM) is applied to the target tracking in "The algorithm can automatically detect and track field of

人脸识别经过近 40 年的发展，取得了很大的发展，涌现出了大量的识别算法。这些算法的涉及面非常广泛，包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科。所以很难用一个统一的标准对这些算法进行分类。根据输入数据形式的不同可分为基于静态图像的人脸识别和基于视频图像的人脸识别。因为基于静态图像的人脸识别算法同样适用于基于视频图像的人脸识别，所以只有那些使用了时间信息的识别算法才属于基于视频图像的人脸识别算法。接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些