“特徵點”造句，怎麼用特徵點造句

提出了一種指紋影象特徵點的提取方法——脊線跟蹤法。

針對傳統地形圖縮編中高程點抽稀存在的問題，提出基於特徵點的高程點抽稀的方法，使用此方法一方面可以保留特徵點處的高程點，另外可以實現高程點的自動抽稀。

提出一種新的輪廓特徵點提取方法，它利用最小二乘法擬合輪廓曲線，結合斜率、曲率資訊提取特徵點。

其次，採用全域性形狀模型、面部顯著特徵區域成分形狀模型以及人臉面部的相似*構形相結合的辦法來共同約束特徵點的定位結果；

一百由於該方法屬於單眼視覺，避開了目前仍未能有效解決的立體視覺特徵點對應*的問題。

結合人臉結構資訊，提出了融合鼻孔角度資訊的嘴脣特徵點提取方法。

在正確識別角點、切點等特徵點的基礎上，提出了約束最小二乘演算法，可精確求解帶邊界約束圓弧的重構問題。

作為學生的他並不是在眯著眼查收未讀的簡訊息，而是在認真地觀看螢幕上的模糊藍點，這些藍點是透露瘧疾診療資訊的特徵點。

此演算法首先結合RAC和K -均值聚類方法對未知模型的特徵點進行預匹配，得到的匹配結果稱為聚類點集。

最後用正確的特徵點匹配對實現影象的配準。

並且本演算法的框架可以擴充套件運用到其他物體的特徵點定位上。

利用數學形態學方法提取聲譜包絡，並進行包絡特徵點的自動識別。

首先定義了廣義接觸時間的概念，並提出了基於特徵點跟蹤的估計勻速運動目標接觸時間的理論依據和利用特徵線段估計接觸時間的解決思路。

然後基於規則篩選出關鍵特徵點集，通過兩步最小二乘法擬合牙弓線。

本文演算法首先對立體影象對中的左影象進行DT網格剖分，把各三角形的頂點作為“特徵點”在右影象中尋找它們的匹配點。

提出了對影象資料進行一階微分並求其區域性重心點作為其邊緣特徵點，以提高測量穩定*和測量精度。

根據MPEG-4確定出標準模型特徵點的位置,從正面和側面兩幅照片出發,進行特徵點編輯,獲取人臉的關鍵特徵點的位置,然後對標有對應特徵點的標準模型進行變形,進行紋理映*,最後獲得了真實的個*化人臉模型。

將這種分割演算法應用到耳形影象的分割，外耳形狀的特徵點和特徵線明顯的分割出來，非常利於識別；

用靶標上任意3個非共線特徵點的三維座標建立單位正交基，從而求得多視點雲座標系初始變換矩陣。

方法根據人工牙特徵點來定義一個長方體，從而建立其人工牙座標系，並採用三座標測量儀進行特徵點引數的測量。

在特徵點的提取階段通過利用先驗知識的迭代法得到二值化閾值，然後依據輪廓特徵排除非特徵點。

應用這些特徵點進行眼底圖象的配準，最終將各部分眼底圖象拼接成一較完整的圖象。