T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）
AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
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详细信息评论摘要：【目的】提高现有眉毛识别方法的识别效率。【方法】采用快速正交haar变换模板匹配算法(FOhT),设计一种基于正交haar变换的眉毛识别方法;同时,使用最大标准子模板和自适应阈值解决了FOhT算法只能处理标准模板且需要手动设置阈值的缺陷。【结果】所构建的眉毛识别方法比原方法效率提高约32%。【结论】正交haar变换的眉毛识别方法实时性强,具有一定的实用价值。
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