“臉影象”造句，怎麼用臉影象造句

採用基於數學形態學腐蝕運算來獲得人臉影象的灰度距陣，然後用K-L變換來提取人臉影象的灰度特徵，從而形成形態特徵眼和形態特徵臉。

這個C++語言寫的程式實現了SOM演算法，用於人臉影象的分類

提供了友好的*作介面。輸入人臉影象後，提供兩種人臉區域的檢測方法。

本文提出了一種從人臉影象中提取和正則化本徵特徵的子空間方法

演算法二是針對兩幀差分影象之間所提供的差異資訊過多或過少這兩種極端情況，用差影法粗分割對人臉影象進行預處理時失效而提出來的。

在建立人臉線*組合模型的過程中，提出了局部約束光流演算法，解決了有區域性特徵資訊的人臉影象稠密對應問題。

基於ORL庫的實驗表明，對小樣本人臉影象，KCCA可以得到和廣義鑑別分析近似的識別*能，其所得非線*特徵明顯優於FLDA的線*鑑別特徵。

提出了利用邊緣點集的協方差矩陣的特徵值與特徵向量作為人臉影象尺度與方向的粗估計方法，從理論和實驗上*了該方法的可行*。

然後對影象進行幾何位置調整，得到校正後的正臉影象。

人臉影象分析的內涵非常廣泛，包括人臉檢測、人臉識別、表情識別、口形識別、視點跟蹤、人臉編碼以及人臉影象合成等方面。

支援表情字元：將：-這樣的字元組合翻譯成適當的笑臉影象。

通過實驗表明，本演算法在正面人臉影象檢測方*有一定精度，達到了預期的效果

在識別過程中，將待測人臉影象對不同個體人臉子空間進行投影后，再運用最近距離分類原則進行分類識別。

然後對影象進行幾何位置調整，得到校正後的正臉影象

對其中的人臉影象標準化方法、歸一化處理和由單檢視生成多姿態人臉影象等關鍵技術進行了重點探討。

ORL人臉影象庫，共40人，每人10幅影象，其中每人的前5幅作為訓練樣本，後5幅作為測試分類樣本，統計正確分類率。

給出了基於實拍人臉影象的三維逼真人臉模型的重建演算法。

為了釐清在兩個人類半腦中時間和情緒運作的速度，事件誘發電位（ERPs）被記錄在人臉影象單側視野呈顯的期間。

繪製**照片級的逼真人臉影象和複雜屬*是該領域的熱門研究課題