目前该手写体识别系统主要分为 预处理模块： 主要包括训练数据和识别数据的读取，归一化，二值化 特征提取模块：主要包括笔划方向特征和网格密度特征，还可以根据对识别率的要求继续增加其他特征 识别（分类器）模块：主要包括SVM方法和BP神经网络的方法，其中SVM方法的识别率较高，SVM＋网格密度特征， 在小字符集情况下，达到了识别率97％以上 采用OO思想编写，适合做二次开发-currently the handwriting recognition system consists of pretre

赫赫有名的MPU算法的源程序，其中源代码包含很多点云处理和网格处理的重要算法-type of MPU algorithm source, Source code which contains a lot of point cloud processing and handling of the grid important algorithm

。基于颜色的系统可以在不同的视角中均能检测到人脸，不受人脸姿态变化的影响。根据颜色进行人脸检测的问题在于人所感知到的颜色与到达视网膜的光线的频率并不是一样的。通过对人脸图像做二值化，统计像素比例信息。得到人脸识别结果.这里通过对人脸图像打上网格，对区域块图像做二值分析，通过像素比例来做处理。进而得到人脸区域。-. Color-based system could be detected in a different perspective to the face, not the face at

这是用几何方法做的三维人脸预处理的一个demo，包含了网格划分，法向量计算(This is a demo of 3D face preprocessing using geometric method, including mesh division, normal vector calculation)