相貌特征

摘要： "授人以鱼,不如授人以渔。"对于小学科学而言,教会学生如何运用科学技能解决身边的问题,比教会学生一个科学道理更重要。在科学探究过程中,科学观察是非常重要的一环节,学生科学观察能力的高低,将很大程度上决定探究活动的质量和效果的好坏。本节课探究的重点是"我们的相貌特征",我在课堂上选取的观察材料全部来源于本班本校学生,选择的材料贴近学生的生活,学生对自己和周围同学的相貌特征感兴趣,激发学生学习的欲望。

摘要： 上月说到,小D探长与田志刚来到珠宝店询问手镯的来源,没想到有人先他们一步来问过。小D探长听后越发感觉事情不简单,连忙追问老板:”那个年轻人长什么样?”老板皱起眉头,断断续续地说:”就是一个20多岁的小伙子,说话没有礼貌,不怎么招人喜欢……”老板说了半天,也没提供出那个年轻人的相貌特征。

摘要： 教学内容：通过观察非洲人的图片，让学生凭借自身对非洲人的第一感受，认识其形体特征与自身的差异，以激发学生对不同人种的相貌特征进行想象和创造。

摘要： 绘制肖像画的最初目的在于记录个人的相貌特征，然而其内涵超越于个人容貌之上。禹之鼎为王原祁画过多幅肖像，通过《白描王原祁像》与《王原祁艺菊图》.

摘要： 明代科考中，因为当时没有照片，为了防止考生顶替舞弊，考生在考前填写报考表时，应在相貌特征一栏内，说明自己的相貌特征。某考生在该栏内写了“微须”二字，考官看了报考表，又看了考生，大发雷霆：“好大的胆子，竟敢冒名顶替!”

摘要： 我是一个长相普通但非常可爱的小男孩儿。今年九岁了,我个子不高,我圆圆胖胖的脸蛋肉嘟嘟的,淡淡的眉毛下有一双忽闪忽闪的大眼睛,有一张能说会道的小嘴,鼻子扁扁的,耳朵小小的,照镜子的时候我发现它们真像饭店里包的小饺子。你瞧,我是不是很可爱？我喜欢学习,爱动脑筋。我特别喜欢挑战数学老师布置在智慧角中的奥数题,有一次,老师出了一道很复杂的数方块题,好多同学想不出来就放弃了。

摘要： 林斌嗜赌,这在全村是出了名的。林斌这几年做生意,赚了一些钱。赚了钱,林斌就变得不安分起来,经朋友一劝就赌上了,先是小打小闹,打打扑克,玩玩麻将,一场牌也就几百元的输赢,后来嫌不够刺激就大赌起来。林斌的朋友有开赌场的,每到下午四、五点钟就打电话邀他,林斌经不住劝,每晚去赌。半年不到,林斌就输了七、八万。

摘要： 犬三爷这个名字,一看就是外号。这外号叫了足有三十年。外号最早是一群孩子给他起的,起初叫狗三爷,后来有些大人为了委婉,就把狗改成了犬,但意思和意味一点没变。只要人们看到犬三爷,就会看到狗,犬三爷整天与狗形影不离,那些狗还像他的拐杖,似乎离了狗,他连动弹也动弹不了。他身边的狗,老的、少的,公的、母的,土的、洋的,爱叫的、沉默的,肥硕的、干瘦的.

摘要： 公安部门所说的摹拟画像，通常是指根据目击者的口述回忆，将犯罪嫌疑人的相貌特征描绘出来的面部肖像。其原理就像是做笔录，只不过是将目击者的记忆转化为图像而不是文字。

摘要： 亲爱的罗马同学:你好!我是你远方的朋友——辽宁省抚顺市沈抚新城实验小学的崔祥德。学校组织同学们开展"手拉手"活动,我在杂志上看到你的地址。我的家乡与你的家乡虽然有千里之遥,但是我们可以鸿雁传书,让我们互相了解,做个朋友吧!我今年13岁,有着微黄的短发,端端正正的鼻子上面长着一双不大不小的眼睛,下面有一张能说会道的小嘴儿。我喜欢跑步,每年的运动

摘要： 本发明涉及一种基于相似相貌的社交关系建立方法与系统，以相似相貌的人群为潜在社交对象，基于图像检索，能够准确地查找范围较为确定、人数较为合适的潜在社交对象，在检索准确度与检索范围之间达到相当程度的平衡。并且形成一种全新的社交关系建立基础，基于相似相貌的基础，社交群体间能够衍生得到更新颖的属性联系，社交群体之间的交互更加生动有趣。基于本发明，有助于创造更多商业模式，例如为相貌相似的人群提供特殊工作机会，可以为某些对相貌具有相似要求的工作岗位提供足够的候选人，如前台、模特等；可以为特殊表演形式提供足够的候选人，如演艺人员等。

摘要： 本发明公开了一种物体凹陷区域表面几何相貌还原方法及系统，该方法先将任意形状的原子力显微镜针尖与被测物体之间的相互作用势表达成原子力显微镜针尖局部主曲率的函数，然后通过旋转针尖，记录被测扫描点两组作用力数据，并对比两组作用力数据判断被测物体表面上是否出现凹陷显著区域；若是则通过两次调整原子力显微镜针尖高度，采用几何近似关系，计算出原子力显微镜针尖距离被测物体表面的垂直高度，从而还原出被测物体凹陷显著区域表面的真实几何形貌。应用本发明，纠正了原子力显微镜在表面凹陷区的误差，克服了现有原子力显微镜在表面凹陷区图像失真问题，提高了对被测物体表面凹陷区的探测精度。

摘要： 本发明涉及一种方法，该方法包括以下步骤：(a)在使用者的头部放置一个附件，所述附件包括至少一个亮度校准要素，该亮度校准要素包括至少两个对比区；(b)使用一个图像捕获装置来捕获上面已经放置了该附件的使用者的头部的一个图像；(c)在步骤(b)中所捕获的图像上确定该附件的亮度校准要素的图像的位置；(d)确定该亮度校准要素的图像的至少一部分或位于该亮度校准要素附近的该图像的至少一部分的亮度的一个测量值；(e)依据该测量值来修改用于调整该图像捕获装置的光学图像采集条件的一个参数，以此来改进该校准要素的这些对比区的图像的对比度；(f)借助这个用于调整这些光学采集条件的经过修改的参数来捕获另一个图像；并且(g)基于所述另一个图像来确定所寻找的几何/相貌安装参数。

摘要： 本发明涉及一种用于在自然姿势下确定至少一个几何/相貌参数的方法，该几何/相貌参数与一个眼镜片在旨在由佩戴者佩戴的一个眼镜架内的安装相关联。这种方法包括以下步骤：(a)捕获这位佩戴者的头部的至少一个基本上正面的图像；(b)在捕获这个基本上正面的图像期间确定一个倾角（A）的测量值，该测量值取决于佩戴者的头部绕垂直于佩戴者的头部的一个矢面的主轴线的倾斜情况；(c)确定所述倾角与该佩戴者的头部（10）的一种自然姿势相对应的一个参考值；并且(d)基于所捕获的这个基本上正面的图像并且依据在步骤(b)中所确定的倾角（A）的测量值与步骤(c)中所确定的倾角的参考值之间的差值来确定所要求的几何/相貌参数。

摘要： 本申请实施例公开了自定义角色的相貌调整方法、装置、终端和存储介质；本申请实施例可以显示相貌调整界面，相貌调整界面包括展示区域和调整区域，调整区域包括调整控件和角色节点；确定角色节点所表征的表征目标预设角色的目标相貌数据；响应于对调整控件的移动操作，确定调整控件与角色节点之间的相对距离；基于相对距离以及目标相貌数据，对所述角色节点所表征的目标预设角色进行相貌融合处理，得到自定义角色的相貌数据；基于自定义角色的相貌数据，在展示区域展示自定义角色的相貌。本申请实施例中，用户可通过移动调整控件使其靠近或远离一些角色节点，来调节自定义角色的相貌数据。由此，本方案可提升相貌调整效率。

摘要： 本申请实施例公开了自定义角色的相貌调节方法、装置、终端和存储介质；本申请实施例可显示相貌调整界面，相貌调整界面包括展示区域和候选区域，候选区域包括N个候选相貌图像；响应于对候选区域中候选相貌图像的基础选定操作，将候选相貌图像对应的相貌数据作为基础相貌数据；对基础相貌数据进行随机化处理，得到随机相貌数据，并根据随机相貌数据生成对应的随机相貌图像；将随机相貌图像重新作为候选相貌图像在候选区域中展示；响应于对候选区域中候选相貌图像的查看操作，将候选相貌图像对应的相貌数据作为自定义角色的相貌数据，并基于自定义角色的相貌数据，在展示区域显示自定义角色。本方案可以提升虚拟的自定义角色的相貌调整效率。

摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的相貌空间集成系统，包括处理终端、动态捕捉衣、动态人脸识别摄像头、红外热像仪、捕捉摄像机、供电模组、云端服务器、手机APP小程序、急救报警和显示屏，所述处理终端可以接收并分析各种传感器所收集到的信息，并进行对比，将各个传感器收集到的信息处理后，分析出对应的处理意见，并进行分类操作。本发明通过设置动态人脸识别摄像头可以采集人体面部的形态变化，配合红外热像仪对人体以及人体周围环境温度的监控，可以有效的对人体的面部变化进行分析，使得及时对人体的病变做出调整建议，使得人们可以在日常生活中进行身体的检测以及病变的预防，有利于缓解医疗资源的压力。

摘要： 本发明公开了一种物体凹陷区域表面几何相貌还原方法及系统，该方法先将任意形状的原子力显微镜针尖与被测物体之间的相互作用势表达成原子力显微镜针尖局部主曲率的函数，然后通过旋转针尖，记录被测扫描点两组作用力数据，并对比两组作用力数据判断被测物体表面上是否出现凹陷显著区域；若是则通过两次调整原子力显微镜针尖高度，采用几何近似关系，计算出原子力显微镜针尖距离被测物体表面的垂直高度，从而还原出被测物体凹陷显著区域表面的真实几何形貌。应用本发明，纠正了原子力显微镜在表面凹陷区的误差，克服了现有原子力显微镜在表面凹陷区图像失真问题，提高了对被测物体表面凹陷区的探测精度。

摘要： 本发明涉及一种基于相似相貌的社交关系建立方法与系统，以相似相貌的人群为潜在社交对象，基于图像检索，能够准确地查找范围较为确定、人数较为合适的潜在社交对象，在检索准确度与检索范围之间达到相当程度的平衡。并且形成一种全新的社交关系建立基础，基于相似相貌的基础，社交群体间能够衍生得到更新颖的属性联系，社交群体之间的交互更加生动有趣。基于本发明，有助于创造更多商业模式，例如为相貌相似的人群提供特殊工作机会，可以为某些对相貌具有相似要求的工作岗位提供足够的候选人，如前台、模特等；可以为特殊表演形式提供足够的候选人，如演艺人员等。

摘要： 本发明涉及基于长短期记忆网络和人脸关键点的相貌评估方法，包括：A.采集输入图像中人脸的关键点，将预处理后的人脸数据分为训练集和测试集；B.构建包括前端网络和后端网络的深度学习模型，并完成对所述深度学习模型的初始化，在前端网络中包括不含全局平均池化层和全连接层的Resnext‑50神经网络，在后端网络中包括一个长短期记忆网络和一个全连接层；C.将训练集的数据输入到初始化后的深度学习模型中对深度学习模型进行训练，得到优化后的深度学习模型；D.将所述测试集的数据输入到优化后的深度学习模型，得到人脸相貌评估的结果。本发明大幅度减少了人脸相貌评估过程中的回归误，并且得到了更准确的人脸相貌评估效果。