摘要：对于中小学学生来讲，汉字是语言学习的基础，是引导学生顺利展开阅读的奠基石，在人脸岩石的意思和发音一文中由51培训网小编七瞮于2019/4/19为大家详细进行整理，包括人脸岩石的意思和发音、近义词、反义词及发音等信息，请跟着小编一起来学习吧。

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基本解释： 基本解释　　重庆巴南区现人脸岩石　有人说像“凤姐” 　　人脸岩石 - 概述 　　 　　人脸岩石，在巴南区李家沱滨江路施工现场还有个“奇石展分会场”每天至少二三百人慕名前往观看，在临江一处悬崖巨石上，猛然发现一神秘人像。人像面部高度2米左右，眼鼻口俱全，比例得当，简直就像某位雕塑大师的杰作。特别是眼睛瞳孔映射出的深邃目光，让人感到神秘无比，原来该地滨江路路基岩石上，有张未经任何雕凿的庞大人脸，任何人只要看它一眼，立马目瞪口呆：“太像了!” 　　人脸岩石 - 江边奇石 　　1、12月3日重庆出版社退休摄影编辑缪志恒去江边捡石，途经正在修建的巴南滨江路李家沱段施工便道，在临江一处悬崖巨石上，猛然发现一神秘人像。 　　2、观“脸”每天几百人慕名前往，人脸岩石没施工便道前，此处脚下是江，水流特别乱，渔船不会在此泊岸。再加上以前人脸岩石临江土坡被杂草或灌木遮挡，常人极难发现。 　　3、品“脸”：像佛像厨师还像凤姐，观赏奇石是种快乐，有人觉得缪志恒称它“长江守护神”太深奥，不如把它生活化。年纪稍长者说，人脸岩石上方外突，似天庭饱满的佛祖。依据是：“天庭”再上方的岩石更饱满，如佛祖的浓密卷发。 　　4、“不对哟!它应该是戴高帽的大厨师。”一个遛狗的中年人称，他仔细观察了七八分钟，人脸岩石额头上方极似厨师帽。 　　5、“我认为，它像网络红人凤姐。你们看她的嘴唇造形，跟凤姐完全是一个模子。”一个中学生说。“你说的凤姐，是外国人还是外星人?”一个老太太忍不住问，引来一片欢声笑语。 　　人脸岩石 - 周围环境 　　1、人脸岩石两侧，分布着七八个防空洞，因施工被封堵。现场是染料厂和毛纺厂交界处，为防敌机轰炸，工人们凿洞贮物避空袭，这种说法也得到附近其他老人证实。 　　2、该滨江路建成后从人脸岩石上方通过，因此“人脸”不会受损。现在施工便道俨然大坝，占地不小。就此当地人有个想法：滨江路建成后希望相关部门把施工便道改建成城市阳台之类的休闲地，届时可供更多人欣赏人脸岩石奇观。

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人脸识别的意思

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基本解释： 基本解释　　摘要　　人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。　　人脸识别-概述　　　　广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。　　生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。　　人脸识别-识别优势　　　　慧眼人脸识别考勤机　　人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。　　不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。　　人脸识别-识别特点　　　　虽然人脸识别有很多其他识别无法比拟的优点，但是它本身也存在许多困难。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是。　　第一、不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。　　第二、人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚，室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。　　在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化(inter-classdifference)，而称第二类变化为类内变化(intra-classdifference)。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。　　人脸识别-身份识别　　　　慧眼人脸识别考勤机　　视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。但近距离人脸识别技术对用户的种种限制使得其在视频监控中难以使用。面向视频监控的远距离人脸识别技术在强劲的需求带动下应运而生。　　由于视频监控摄像机距离目标较远且用户处于非配合的运动状态，使得采集质量好的人脸图像比较困难，极易产生运动模糊，所采集图像的质量远低于近距离配合状态下获取的人脸图像;同时由于用户处于非配合的运动状态，活动更自由，侧脸和背对摄像机的概率大大增加，这就给人脸检测、人脸跟踪、人脸对比识别带来相当大的困难;此外。监控场景中通常会有多人同时出现，身体容易相互遮挡，给身份关联带来一定的困难，且系统还需要对每一个人保持跟踪识别，这一系列因素导致面向视频监控的远距离人脸识别难度非常大。　　经过长期持续的研究探索，在视频监控人脸识别技术上取得重大阶段性进展，使得把人脸识别技术应用在视频监控上成为可能。相对于近红外人脸识别技术，可见光人脸识别会受到光线变化的影响和照片视频的攻击，但另一方因其可以很方便的与现有各种普通监控摄像头联系，不需要专用的红外摄像头，所以在与传统监控相结合，乃至升级都比较方便。但其自身局限性也决定了其识别准确率远不及近红外技术，所以建议开发者使用在辅助人工之场合，例如人脸监控，VIP通道等。　　人脸识别-基本方法人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：　　(1)几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。　　(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。　　(3)神经网络的人脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。　　(4)弹性图匹配的人脸识别方法：弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。　　(5)线段Hausdorff距离(LHD)的人脸识别方法：心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。　　(6)支持向量机(SVM)的人脸识别方法：近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。　　人脸识别-技术细节　　一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。　　目前人脸识别的算法可以分类为：　　基于人脸特征点的识别算法(Feature-basedrecognitionalgorithms)。　　基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-basedrecognitionalgorithms)。　　基于模板的识别算法(Template-basedrecognitionalgorithms)。　　利用神经网络进行识别的算法(Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork)。　　人脸识别-主要功能　　　　行者人脸识别服务器　　人脸识别的应用主要有：　　●门禁系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。　　●摄像监视系统：在例如机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。　　●网络应用：利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。　　人脸注册，人脸检测，人脸识别，人脸比对　　识别快速：识别时间小于1秒　　准确率：达到85%　　支持比对：1：1;1：N　　多人脸实时监测：能同时检测和识别同一监控视频流中的多个脸部完全自主知识产权的专有软件，系统稳定可靠　　通过了中国信息安全产品测评认证中心身份认证产品与技术测评中心权威测评　　人脸识别-应用展位1.企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。　　2.电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用。在国际民航组织(ICAO)已确定，从2010年4月1日起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月26日之前必须使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统，到2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。今年年初，美国运输安全署(TransportationSecurityAdministration)计划在全美推广一项基于生物特征的国内通用旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划，用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理[7]。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。　　3.公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。　　4.自助服务。如银行的自动提款机，如果用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。　　5.信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

代言人的意思及读音

读音：dàiyánrén

注音：ㄉㄞˋㄧㄢˊㄖㄣˊ

基本解释： 为一定的个人或社会集团、社会组织的利益说话的人

折人脸的意思和发音

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基本解释： 基本解释　　折人脸-简介　　折纸鹤已经过时了，网友发布的“折人脸”技术帖，教会你怎样用纸“折”出你的脸。　　首先用自己的照片在3dsMax建模。建模!结构分析，分层渲染让人望而生畏。“3dsMax是神马!有木有种被坑的感觉!别气馁……继续看吧……就当看热闹了……”其实，3dsMax是一种三维动画渲染和制作软件。首先开始运用在电脑游戏中的动画制作，后更进一步开始参与影视片的特效制作，例如《X战警II》、《最后的武士》等。　　然后在面部覆盖纹理和线条，这下了3D模型的感觉。接下来，纹理用Mudbox2010和PhotoshopCS3完成，然后清理掉线条和阴影;然后可以用Pepakura来把你的脸撕成小碎块，专业术语让人眼花缭乱，一听就伤不起!再接再厉，去阴影和线条，裁剪下来。看到你的脸被分割成很多小块，那你就可以开始造人了!实际上，就是将小块立体折叠，然后再粘贴在一起，做成一张纸面具。这个过程需要绝对的耐心，才能看着自己的脸一点一点成型。最后还要检查细节，保证脸部没有空隙，完美无缺。　　　　使用方法　　下面你要做的就是戴上它，出门散步溜达轧马路去!一个这么仿真的“大头娃娃”顶在脖子上，还是营造出蛮惊悚的效果。想像一下这些场景吧：路灯下，你忧郁地散步，像不像个变态杀手?也可以低头沉思有木有!还可以很自然地去逛书店闲适地看书。你闲适了，别人就不淡定了……所以说，上班上课时无聊的话就建模折人脸吧!　　网友膜拜　　这一强帖引来不少网友围观，折人脸蕴含的技术含量让网友膜拜。“又是一个伤不起的，还是半夜不要出去的好。”“牛啊，赶明儿我也学学3dsMax。”不过，网友们惊叹之余，有人知难而退，有人呼吁楼主赶紧发布详细教程，引领新手入门，毕竟用3dsMax做立体人脸，对大家来说太过高端。

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