正面人物

摘要： 活动目标1.欣赏毕加索的人物画《梦》,感知画家用明亮的色彩与柔和的线条表现心中的爱。2.观察妈妈的脸、发型、服装等特点,提高画正面人物造型的能力。3.通过作品表达对妈妈的爱。

摘要： 1.绘制表格,了解人物。小说中的人物有儒林人物、市井人物,有正面人物、反面人物,可通过绘制表格进行对比,理解小说的讽刺艺术。2.研读片段,赏析艺术手法。小说中有不少精彩的片段,将人物刻画得栩栩如生,需要从艺术手法的角度深入研读。3.整体把握。把握作品的主要内容、主旨、艺术风格等。

摘要： 有一句话叫“人生如戏”,是说人的一生波澜起伏,好似戏台上的剧情一样。其实这句话并不太准确。戏台上的人物,与真实生活中的人物,有一个迥然有异的区别:戏台上的人物具有明显的“脸谱化”特征,画白脸的一定是奸臣,如严嵩;画红脸的一定是忠臣,如关羽。鼻子上画个“豆腐块”的一定是幽默或者可笑的人物。正面人物必定鼻直口方,一脸正气,反面人物必定目露凶光,奸诈狡黠。

摘要： 十八世纪,启蒙运动作为资产阶级革命的思想先导出现,在其影响与推动下,启蒙主义文学产生了。启蒙主义文学是典型的资产阶级文学,他们从理论上否定古典主义以王公贵族为正面人物的原则,在创作中把资产阶级和平民作为描写、歌颂的主要对象。英国虽然在十七世纪确立了资产阶级的统治,但"光荣革命"的妥协性也阻碍着资本主义的进一步发展。因此,英国启蒙文学的任务是反对封建势力残余,进一步推进革命。

摘要： 从容是最让人着迷的一种风度和气质。遇事慌乱是人的正常反应,能镇定自若的人少之又少,所以会令人印象深刻。不过,同样是从容,依然会分出高低优劣。如果是“我自横刀向天笑”,视死如归的正面人物,你会佩服得五体投地。但如果遇到的是“用烧红的铁条烫自己的肋骨,眉头不皱,并且谈笑自若”的土匪,你只会觉得惊悚。

摘要： 从容是最让人着迷的一种风度和气质。遇事慌乱是人的正常反应,能镇定自若的人少之又少,所以会令人印象深刻。不过,同样是从容,依然会分出高低优劣。如果是“我自横刀向天笑”,视死如归的正面人物,你会佩服得五体投地。但如果遇到的是用烧红的铁条烫自己肋骨,眉头不皱,并且谈笑自若的土匪,你只会觉得惊悚。

摘要： 从儿时起,我便对童话故事深深着迷,那些每次遇到困难几乎都会得到帮助的正面人物、作恶多端必定没有好结局的反派角色以及大多数幸福圆满的大结局使我对世界也抱有如此的憧憬与渴望。而随着年龄渐长,我逐渐意识到这些童话中的“定律”在当今社会并不时时应验。在当今社会中,既存在着童话中所描述的美好,也充斥着尔虞我诈,并不是每个丑小鸭都能变成白天鹅,也不是每个吃了“毒苹果”的人都会有王子拯救。

摘要： 站在今天的时空看待当年的历史,很多问题的答案,就不那么一样了。我们这些以历史为生的文人墨客们,对很多打着历史剧旗号的电视连续剧里绝大部分内容不符合史实这一现象已经是习以为常了。然而,让我们揪心不已的,另有原因。其实,原因很简单:电视连续剧常常把历史上是黑的演成白的,比如《军师联盟》的男一号角色司马懿,在历史上,就不是个正面人物。

摘要： 本文结合当前新世纪谍战电视剧的发展情况,基于自身的经验,分别从谍战电视剧人物形象中的正面人物、反面人物、女性人物等角度论述谍战电视剧人物形象问题,希望对发展新世纪谍战电视剧有所帮助.

摘要： 新中国首轮修志基本已经完成,许多广播电视志中存在对民国时期情况记载不足的问题.尤其对早期广播人物的记载,首轮广播电视志存在"入志人物数量太少""国民党官营及民营电台人物所占比例太小""人物记述手法较为单一"等问题,而这些问题的出现缘于人们认为只有"政治正确"的"正面人物"才能入志,导致许多真正为我国广播发展的早期人物并未得到恰如其分的记载.在新一轮修志中,人们应解放思想,尽快补救,以多种方式记述早期对中国广播事业做出贡献的人物.

摘要： 本发明提供了一种正面人脸重建方法、装置及系统，涉及图像处理技术领域，包括获取目标人脸的不同偏转角度的人脸图像；检测各个人脸图像的特征点，并确定不同人脸图像之间的特征点匹配组；其中，特征点匹配组包括至少两个匹配度达到预设匹配度阈值的特征点；获取特征点匹配组中特征点的二维坐标，并基于特征点的二维坐标确定特征点的原始三维坐标和目标人脸相对于相机的旋转角度；其中，相机为拍摄人脸图像的相机；根据特征点的原始三维坐标和目标人脸相对于相机的旋转角度，确定目标人脸的正面化后的特征点的目标三维坐标；基于特征点的目标三维坐标构建正面人脸模型。本发明能够有效提高转正后人脸的面部信息的准确性和真实性。

摘要： 本发明提供一种获取正面人脸图像的方法及装置。该方法包括：步骤1，获取本次拍摄的人脸图像的脸部参数；步骤2，基于所述脸部参数，计算所述本次拍摄的人脸图像的质量分数；步骤3，若第一次拍摄人脸图像至当前的时间间隔小于预设拍摄时间，基于所述本次拍摄的人脸图像的质量分数，更新正面人脸图像，并获取下一次拍摄的人脸图像的脸部参数，重复上述计算和更新过程，直至所述时间间隔等于所述预设拍摄时间。本发明实现了简单高效地获取被拍摄者的正面人脸图像，无需反复拍摄，对被拍摄者面对摄像头或抓拍镜头时的姿势也没有限定，提高了被拍摄者的体验感。

摘要： 本发明公开了一种基于约束条件的堆叠步进自编码器的正面人脸重建系统及方法，所述方法具有如下步骤：建立训练样本库和测试样本库；建立包括n层自编码器的基于条件约束的堆叠渐进自动编码器，相邻所述自编码器之间设有非负约束稀疏自编码器；初始化堆叠渐进自动编码器的权值w和偏置向量b，并逐层训练得到整个堆叠渐进自动编码器的最优参数；以最小化人脸重建目标损失函数更新堆叠渐进自动编码器的权值w和偏置向量b；以最小化人脸重建目标函数进行堆叠渐进自动编码器反向微调，输出参数最优的堆叠渐进自动编码器模型。本发明方便简单、训练参数少，有效解决了以往方法参数指标多、对硬件配置要求高等的缺点。

摘要： 本发明提供一种正面人脸图像的检测方法，包括：步骤1）捕获视频图像；步骤2）图像预处理，包括：中值滤波、光照补偿及图像边缘处理；步骤3）基于级联分类器与关键特征点相结合的方法进行人脸检测；步骤4）利用关键特征点在二维平面上的几何关系，筛选出正面人脸图像。本发明改进了传统人脸检测过程中图像预处理的方法，在实现光照补偿和去噪的前提下，降低了对图像原有特征的干扰，通过改进的人脸检测方法，降低了基于AdaBoost级联分类器的人脸检测系统的误检率，同时通过高斯分布函数加对特征点的局部灰度模型增加权重，提高了人脸关键特征点定位方法的效率。在人脸特征点精确定位的基础上，利用特征点在二维图像上的平面几何关系，筛选出正脸图像。

摘要： 本发明公开了一种基于视角变换的正面人体图像生成方法，用于解决在无需输入目标姿态的情况下，从人体侧面视角图像生成正面视角图像的问题。本方法首先通过FP‑Net获取人体正面姿态作为网络的目标姿态。然后，将人体图像和姿态输入到生成器，更新人体的外观和形态特征。最后，将生成的正面人体图像输入到鉴别器中，帮助生成具有真实感的正面人体图像。实验结果表明，该模型可以生成具有较好的外观一致性和形态一致性的正面人体图像。

摘要： 本发明提供了一种正面人脸重建方法、装置及系统，涉及图像处理技术领域，包括获取目标人脸的不同偏转角度的人脸图像；检测各个人脸图像的特征点，并确定不同人脸图像之间的特征点匹配组；其中，特征点匹配组包括至少两个匹配度达到预设匹配度阈值的特征点；获取特征点匹配组中特征点的二维坐标，并基于特征点的二维坐标确定特征点的原始三维坐标和目标人脸相对于相机的旋转角度；其中，相机为拍摄人脸图像的相机；根据特征点的原始三维坐标和目标人脸相对于相机的旋转角度，确定目标人脸的正面化后的特征点的目标三维坐标；基于特征点的目标三维坐标构建正面人脸模型。本发明能够有效提高转正后人脸的面部信息的准确性和真实性。

摘要： 本公开提供了一种基于生成对抗网络的正面人脸合成方法及系统，从输入图像中检测并分割出人脸部分，进行人脸对齐，以获取待合成的人脸图像；根据人脸关键点估计其头部姿态，根据头部旋转自由度将人脸数据集划分为正面人脸集和非正面人脸集；利用人脸识别深度神经网络的预训练模型，提取输入人脸图像的身份特征进行监督网络的训练；根据输入的侧面人脸图像，基于生成对抗网络合成其相应的正面人脸图像。通过人脸对称性约束和身份特征约束使得合成的正面人脸更加自然且更好的保持其身份特征。

摘要： 本发明提供了一种人脸识别库中提取正面人脸的方法，所述的方法包括：S1，设定样本存放规则；S2，根据人脸眼睛中心的距离与人脸检测框的宽度，进行求得比值；S3，在存放同一人的图片文件夹中，找到距离与高度比值最大的一个张图，这个图就是一个所有该人人脸中最接近正面人脸的图；S4，将步骤S3中最接近正面人脸的图作为该人的最正面人脸图片。

摘要： 本发明公开了一种复杂背景下正面人体图像分割方法及装置，其中方法包括以下步骤：采集特定站姿的人体正面图像；对人体正面图像进行预处理；对预处理后的人体正面图像进行人脸检测，确定人体头部位置，并结合人体正面结构比例确定人体大致范围；根据人体大致范围，对人体进行分割，并输出分割结果。本发明的方法是在复杂背景下简单、易用、准确性高的正面人体图像分割方法，为基于图像的非接触式人体测量奠定良好的基础。

摘要： 本发明涉及基于计算机视觉辅助的正面人机交互语音识别方法及系统，通过在传统语音识别流程中加入视频信号输入，与语音信号一同识别；在人脸识别和人脸唇部运动识别中进行语音辅助，判断是否所要识别的目标正在说话；同时，通过人脸识别和辅助定位，判断说话人方位，并利用相应方位，对指定方向声源信号进行增强处理。本发明可以有效增强在特定环境下，例如自助零售终端、银行自助终端、保险自助终端等需要客户正面面对设备的人机交互使用场景，对客户语音命令和语音输入信息识别的准确率。