包含了两个实例用法，使用office的组件，一个实例是c#源码，一个是c++源码，实例功能是识别图片中的文字-Contains two instances of usage, using the office component, an example is the c# source code, one is the c++ source code, example function is to identify text in the image

基于pca主成分分析实现人脸识别功能，是人脸识别中比较经典的算法之一，取得很好的效果-Pca principal component analysis based on the realization of face recognition function, is face recognition algorithm to compare the classical one, and achieved good results

主成成份分析( PCA) 方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA 方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2 个问题,人们对PCA 进行了改进,提出并实现了多种基于PCA 的人脸识别。对3 种基于PCA 的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA + 2DPCA 是其中综合效果最好的一种方法。-Principal component analysis into (PCA) is a commonly used face rec

：步态识别通过人体走路的姿势来识别人的身份。近年来，步态作为一种生物特征识别技术备受计算机视觉研究者的关注。对某个 人的一个步态序列利用动态 Viterbi 算法得到一个样本姿态序列，对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个人的特征姿态序 列，对特征姿态采用主成分分析法和线性判别分析法处理特征空间，并用最近邻法进行识别。利用 CASIA 数据库对本文方法进行验证， 取得了较高的识别率，并对体形变化具有较强的鲁棒性-Human gait recognition is the p