人像

摘要： 1898年戊戌1岁11月20日(夏历十月七日),生于江苏省江浦县乌江桥北江家坂村老宅。1899年~1911年已亥~辛亥2岁~14岁5岁能对物写生,喜塑泥人。患中耳炎,致左耳微聋,遗疾终身。6岁入村塾读书,取名“以沃”,后改“以霖”。1912年壬子15岁为生活计,由曾梓亭介绍至南京从张青甫学画人像。1913年癸丑16岁在家自习书画,从乌江前清廩生范柳堂学诗文,从范培开(1874~1929)学书法。

摘要： 本文提出一种新的基于改进遗传算法和阈值图像分割相结合的人像图像分割方法。这种新的改进方法以遗传算法为基础,利用遗传算法具有较高的搜索效率、明显的搜索精度,提升了图像分割阈值的精度获取,提高了图像分割的抗噪能力,在提升阈值稳定的同时,提升了阈值的获取速度及获取精度,解决了传统算法应用于人像图像分割时分割效果不理想、分割精度较低的缺点。经过实验验证,利用本文改进算法能达到较好分割效果,具有较好的抗噪能力,从而缩短分割图像时间。

摘要： 利用GeoGebra的3D视图功能解决从不同视角观察被平行光照射的球体问题.

摘要： 佳能RF85mmF2MACROISSTM、RF50mm F1.8 STM.RF85mm F1.2 L USM.RF70-200mm F2.8 L IS USM四款所代表的RF系列镜头,充分利用了大□径卡口与短后对焦距离的优势,实现了大光圈成像以及很高的光学素质,续写了佳能系列镜头“锋”芒再攀新峰的篇章。三位摄影师甄选佳能RF系列镜头人像新镜王,每位摄影师都有心中的最爰,无与伦比,谁与争“峰”?

摘要： 我因为换了微信头像,收获了一个学霸男朋友。一年前,那时我还是一个活泼可爱的大四少女。10月的某天上午,在图书馆鏖战考研的我紧张地刷着淘宝,可能大数据觉得我这个人太文艺了,便向我推送了一系列艺术品。当我看到"人像定制油画"的装饰画时,觉得它很符合本人的艺术要求,就愉悦地下了单。

摘要： 在影棚里拍人像,在某种意义上可以说光源是第一位的,最重要的器材就是光源。拍时尚人像对光线的要求会更加苛刻,一是影棚高度要足够高,二是面积要足够大。够高度是为了优质的顶光源做准备,而面积大则方便模特做幅度较大的动作,以及使用各种辅助道具。当然,最好有天井和大型窗户,这样可以借用自然光,打造出混合用光的独特风格,在灯具的选用上也要敢于追新和尝试。

摘要： 缺牙山休闲公寓摄影创作基地创建于2019年,致力于打造摄影旅游的理想休闲驿站,以客家文化、风光、人像等为主题,力图发挥摄影艺术直观、真实的特点,展现客家文化的独特魅力。

摘要： 内敛的张力这组作品的视觉基调属于复古情绪人像。基调定了,所有的元素就努力往这上面靠,造型、道具、姿态、情绪、色调都紧紧围绕复古这一核心。真正优秀的复古人像并不是只靠模拟油画色调就能实现的,复古感也需要画面内在的张力、人物的情绪、色彩的对比。

摘要： 《你笑起来真好看》是一首大家都熟悉并喜欢的歌曲。歌曲中欢快的曲调和轻松的歌词,给很多人留下了美好的感受。一听到这首歌,大家就会忍不住嘴角上扬,心底里流露出盈盈的笑意。当我第一次在一个摄影公众号上看到摄影技术"关于人像笑与不笑"的对比时,我不由自主地想到这句歌词"你笑起来真好看"。从审美角度出发,人像在笑与不笑的对比下,的确是"笑起来"比"不笑"更好看。

摘要： 一段时间,吴虎生很喜欢摄影,景物、人像都拍,每张带有情绪的面孔亦或是花草树木的照片,都会勾起他对当时状态的回忆。"时间永远定格在那一刻,它不等任何人,这也是影像最大的价值。"作为上海芭蕾舞团的首席演员站在舞台上,35岁已不再年轻,因而当下的每一刻都异常珍贵;褪下光鲜,作为普通人走进生活,太多过往难说再见,如此,未来才值得期待和追寻。3h—3min"虽然有的时候一个下午都在编舞,但真的专注起来,3个小时就像是过了3分钟,投入就会很享受。"

摘要： 探讨了人像和其意义，作为一个客体或物体,人像在西方雕塑史上的中心地位和中心意义,以及雕塑作品中如何表现人体.当把它当作一个个体来看,它其实也需要进一步对其进行理解，这样一个客体是注意的中心和对象.

摘要： 本发明涉及人像识别领域，公开了一种人像采集装置、人像比对系统和人像比对方法。该人像采集装置包括人像采集单元(1)和用于安装所述人像采集单元的设置单元，其中，该设置单元包括固定支架(10)、设置在所述固定支架(10)上的用于改变所述人像采集单元(1)的摄像位置的变位单元(20)以及用于驱动所述变位单元(20)的驱动单元(30)。本发明为能够将摄像位置快速地调整至被采集人的身高，从而迅速地获得人像数据的人像采集装置，无需被采集人多次面对摄像头，从而能够加快人像对比的匹配速度。

摘要： 本公开提供一种人像分割模型的训练方法、装置及人像分割方法、装置，人像分割模型的训练方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括样本图像和样本图像中每个像素点的标签信息；将样本图像输入待训练模型，得到样本图像对应的二值化掩膜图，待训练模型的编码器网络包括多个轻量级网络模块和一个Transformer转换网络模块；根据样本图像中每个像素点的标签信息，以及二值化掩膜图中对应像素点的预测结果，计算待训练模型的损失函数值；根据损失函数值，更新待训练模型中编码器网络和解码器网络的网络参数进行迭代训练，直至待训练模型的损失函数值小于或等于预设值，得到人像分割模型。本方案可以实现移动端实时精准的人像分割，达到较好的人像分割效果。

摘要： 本申请适用于人像识别技术领域，提供了人像识别方法、人像识别装置及终端设备，包括：识别预览画面是否包括第一人像；若所述预览画面包括第一人像，统计所述预览画面包括的第一人像的个数；根据统计的第一人像的个数调整人像阈值；根据调整的人像阈值重新识别所述预览画面包括的人像，重新识别的人像设为第二人像；框选所述第二人像所在的区域。通过上述方法能够保证框选的人像区域更准确。

摘要： 本发明公开了一种由人像浮雕重建3D人像模型的方法及系统，属于模型重建领域，要解决的技术问题为如何由较薄的人像浮雕构建构建3D人像模型并提供更大视角自由度。方法为以单幅人像浮雕为输入，提取人像浮雕中的法向和人脸轮廓，通过法向迁移方法以及基于模板的形状优化方法重建出与人像浮雕具有相似外观的3D人像模型。系统包括初始构建模块、法向迁移模块、形状优化模块、法向重建模块和高度优化模块。

摘要： 本申请公开了一种人像分割模型的生成方法、人像分割模型及人像分割方法，所述人像分割模型的生成方法包括将预设训练样本中的训练图像输入预设网络模型，通过预设网络模型确定训练图像对应的预测人像掩膜图；获取所述预测人像掩膜图中的人像边缘，并基于人像边缘确定预测人像掩膜图对应的权重图；基于权重图、预测人像掩膜图以及所述训练图像对应的目标人像掩膜图对所述预设网络模型进行训练，以得到人像分割模型，本申请通过预测人像掩膜中的人像边缘来确定预测人像掩膜图中各像素点在训练过程中的权重值，通过基于该权重值对预设网络模型进行训练，可以提高训练得到的人像分割模型对应人像边缘的识别效果，从而可以提高人像分割的精确度。

摘要： 本发明涉及人像识别领域，公开了一种人像采集装置、人像比对系统和人像比对方法。该人像采集装置包括人像采集单元(1)和用于安装所述人像采集单元的设置单元，其中，该设置单元包括固定支架(10)、设置在所述固定支架(10)上的用于改变所述人像采集单元(1)的摄像位置的变位单元(20)以及用于驱动所述变位单元(20)的驱动单元(30)。本发明为能够将摄像位置快速地调整至被采集人的身高，从而迅速地获得人像数据的人像采集装置，无需被采集人多次面对摄像头，从而能够加快人像对比的匹配速度。

摘要： 本发明公开了一种人像数据库建立方法、人像检索方法及装置、介质，所述人像数据库建立方法包括：获取第一人像拍摄信息，所述第一人像拍摄信息包括拍摄装置标识或拍摄时间；获取多个人像特征向量，每一人像特征向量对应一个第一人像拍摄信息；至少将所述多个人像特征向量与其对应的所述第一人像拍摄信息进行拼接，以得到第一特征向量，人像数据库包括多个第一特征向量。使用上述技术方案能够实现对人像的快速检索。

摘要： 本公开提供一种人像分割模型的训练方法、装置及人像分割方法、装置，人像分割模型的训练方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括样本图像和样本图像中每个像素点的标签信息；将样本图像输入待训练模型，得到样本图像对应的二值化掩膜图，待训练模型的编码器网络包括多个轻量级网络模块和一个Transformer转换网络模块；根据样本图像中每个像素点的标签信息，以及二值化掩膜图中对应像素点的预测结果，计算待训练模型的损失函数值；根据损失函数值，更新待训练模型中编码器网络和解码器网络的网络参数进行迭代训练，直至待训练模型的损失函数值小于或等于预设值，得到人像分割模型。本方案可以实现移动端实时精准的人像分割，达到较好的人像分割效果。

摘要： 本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种训练数据清洗、人像分割网络训练及人像分割方法，训练数据清洗方法包括：获取第一训练数据集；其中，第一训练数据集中包括含有人脸信息的训练图像；对训练图像进行人脸检测，得到人脸标注信息和对应人脸标注信息的人脸朝向信息；剔除第一训练数据集中人脸朝向信息不满足预设朝向条件的训练图像，得到第二训练数据集；根据人脸标注信息计算第二训练数据集中训练图像对应的人脸区域占比；剔除第二训练数据集中人脸区域占比不满足预设占比条件的训练图像，得到目标训练数据集。上述方法，实现了对训练数据集的有效清洗，避免了训练数据集中的噪声过多，影响网络训练。

摘要： 本申请实施例提供了一种人像转换模型生成方法及人像转换方法。人像转换模型生成方法包括使用原图和目标图作为训练数据，对循环生成对抗网络进行训练，训练时使用的损失函数包括结构损失函数和图对损失函数，所述结构损失函数包括：对原图进行聚类分割处理的结果与对网络生成的卡通图进行聚类分割处理的结果之间的差，所述图对损失函数包括：对原图进行指定操作后再通过网络生成的卡通图与由原图通过网络生成卡通图后再进行指定操作得到的卡通图之间的差。利用本申请实施例能够生成鲁棒的人像转换模型。