上学期无事，于是邀了几个好友申请了学校的创新基金，是关于人脸检测和识别方面的。我的主要工作是在pc机上编写人脸检测与识别的程序。所用到的算法不是很复杂，人脸检测用的是Haar特征和Adaboost分类器，在opencv中有比较成熟的例程；人脸识别用的是SVM分类器，采用的特征有DCT和Gabor两种特征。程序在暑假中就已经完成了。过两天要上交了，现在拿出来整理下。通过项目发现存在几个问题：
1：代码设计的比较杂乱。尤其是一些类的设计，通用性很差。这主要是实践的次数太少了，还不能预测将来要添加的功能。每个部分留下的可扩展性不强，如果有新的功能加入，就重写一个函数。
2：一些经常改变的宏定义和头文件，应该放在一个文件夹中统一定义。如果放在各个类中，难免会出现遗漏。
3：完成一个功能就要检测下，要详细的检测。比如说程序在极端情况的反映等等。
4：人脸的识别率还是不高。采用Gabor特征速度很慢，有明显的延迟。这是还要改进的地方。
由于代码写的有些混乱，实在不想将代码重新安排了，所以剩下的时间主要将重点放在第四个问题上吧。