面部识别技术应用探索

这份资源包含了使用MATLAB编写的有效人脸识别程序。

这是一个使用Matlab实现的面部识别系统，需要Matlab图像处理工具箱。该系统的代码简单、高效且完整，在AT&T数据库上进行了测试。

利用特征面算法，在Matlab环境下开发了一个人脸识别系统，通过训练和识别实现了面部识别功能。

K-L的面部识别源代码采用MATLAB实现，支持多种图像格式的识别。随着技术的进步，这一源代码在图像识别领域具有广泛的适用性。

这是一个用Matlab编写的优秀面部识别源程序。

使用奇异值分解作为特征提取算法，结合BP神经网络分类器，实现了在Matlab环境下的全套面部识别源码。

简易的面部识别工具开发正在进行中，该工具包含一个基于MATLAB的简单GUI界面。

NoSQL技术是一种新型的数据库管理系统，与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库更加灵活和可扩展。它们被广泛应用于大数据和实时Web应用程序中，帮助用户处理非结构化和半结构化数据。

目录一：为何选择SparkSQL？ 3 1.1：SparkSQL的发展历程3 1.1.1：Hive和Shark 3 1.1.2：Shark与SparkSQL 4 1.2：SparkSQL的性能5 1.2.1：内存列存储（In-Memory Columnar Storage） 6 1.2.2：字节码生成技术（Bytecode Generation，即CG） 6 1.2.3：Scala代码优化7 二：SparkSQL运行架构8 2.1：Tree和Rule 9 2.1.1：Tree 10 2.1.2：Rule 10 2.2：SQLContext的运行过程12 2.3：HiveContext的运行过程