人物面部

摘要： 准备工作:拍摄前的准备工作是很重要的,户外雪地的温度很低,这会在一定程度上影响相机电池的电量续航,所以拍摄雪景一定要准备两块电池以备不时之需。另外需要准备银色反光板或外拍灯,这次拍摄我用的是银色反光板,因为雪的亮度比较高,拍摄时需要对人物面部进行充分补光,最大限度地平衡人物面部与周围雪景的亮度,避免环境高光过度溢出。

摘要： 砀山年画起源于清朝中叶,当时叫"画片",分手绘年画和木版年画。木版年画又分半印半绘和四色套版印刷。半印半绘,即拓印黑版线条后涂色;四色套版印刷即以黑、红、黄、蓝四色为主。手绘年画即用水彩纸打稿,用水彩、水粉颜料填色并辅以精粉擦拭面部和手的阴影部分,人物面部表情丰富、生动,色调浑厚明快,对比强烈,手法夸张,画面饱满紧凑,虚实相生。砀山年画表现形式多样,有传统、吉祥、喜庆、和谐、镇宅之分;品种齐全,有门画、灶画、墙画、中堂年画、独幅年画、对联年画等;内容丰富,有神像、神话传说、戏文故事、娃娃美人、风俗时事、山水、花鸟、虫鱼等,也有现代题材。2010年,砀山年画被列入第三批省级非物质文化遗产代表性项目名录。

摘要： 请欣赏小合唱《送别》,作词李叔同。“长亭外,古道边,芳草碧连天……”《弘一法师像》李叔同,38岁出家,法号弘一。画面中描绘的弘一法师身着僧衣,面带微笑,慈眉善目。相较于对衣服和背景的处理,画家对于人物面部和手部的塑造更为细腻。在弘一法师身后是一派青山秀水。画面以蓝灰色调为主,配合人物的神态,显得十分静谧,凸显出弘一法师身为一名僧人那种与世无争、一心向佛的慈悲与虔诚之心。

摘要： 陈洪绶(1598~1652年),明末清初人,号老莲,晚号老迟,尤工人物画,与崔子忠并称"南陈北崔",亦精山水、花鸟、竹石画。其自幼受父亲影响接触佛教,少年时期即可绘制佛教人物形象。陈洪绶早年师学晋唐,对于张萱、周昉风格深入研习,也临摹李公麟作品,高超手法得到时人赞赏。得益于早年的书法与绘画根基,其成熟期作品中(图1、图2),人物面部通常呈扭曲之态、不合常理,却富有高古及文人气韵。

摘要： 七一前夕,“不忘初心、牢记使命”中国共产党历史展览在新落成的中国共产党历史展览馆开展。这是一幅黑白照片。画面中,一场会议即将开始,代表们正排队步入会场。旁边,一位摄影师举着照相机,对准有序排队的人群按下快门。年代有些久远,画面有些模糊,已看不清人物面部的细节,但仍能感受到庄严的氛围。

摘要： 在我收藏的刻铜文房中,有一件清代文盘很有意思,现与大家分享。该器物尺寸23cm×14cm×0.7cm,草书款识:读书秋树根庚寅五月五嘉定钟馥刊。此文盘做工考究,白铜倭角,画面题材高雅,构图丰满,远山近物,刻画层次分明,整幅单线为主,人物面部刻画细腻,眉目传神。画中秋天里,天苍苍,云悠悠,霜林醉,黄叶落,树根下高仕坐看风云,一手搁书箱之上,一手持如意"经锄",目视前方,若有所思,似刚目遇奇文,怀古追忆,思接千载。

摘要： 新疆民族众多,因受族源等因素的影响在相貌上显示出一定的差异性.这常常为油画家们所捕捉、描绘.文章通过对新疆本土画家油画作品中人物表情的分析,以揭示其深厚的人文内涵.

摘要： 绢本重彩《清着龙袍先祖神丹》是北京故宫博物院收藏的中国古代书画作品。修复前,画心残裂绢质酥脆,遭到虫蛀,画面掉色,人物面部返铅。经过除尘、固色、治返铅、清洗、揭补(缺失画心的修补)、托心、贴折条、(折损部位的加固)打胶矾、全色、研装等一系列修复过程,使这幅佳作最终再现原画风貌。

摘要： 3300k(±300)黄光挡背景光线为正午的阳光,这时环境光线色温大概在5600k左右,我们通过实用EV200的黄光挡进行人物正面补光,将相机的的色温设置在4200k。由于相机的色温值高于EV200的色温,所以人物面部颜色偏暖色,背景的色温值是5500k,高于相机设置的色温值,所以我们背景的颜色是偏冷色。通过暖色光的补光,我们使得人物面部曝光准确,同时色温的不同也使得人物从画面中分离,更加突出,同时也使得画面的颜色更丰富,更有画面感。

摘要： 新款EOS单反相机上的“场景智能自动”与以前的“自动模式”有何不同?A用最简单的话来解释就是,“场景智能自动”比“自动模式”更加智能。EOS场景分析系统首次亮相是在600D上,随后又被用在了IDX和5D Mark Ⅲ上面。这个系统能够识别人物面部和被摄体色调、亮度、动作、对比度以及相机与被摄体距离等信息,并以这些信息为基础对拍摄场景进行自动分析。相机会通过EOS场景分析系统自动分析拍摄场景,选择适合该场景的设置。

摘要： 本发明公开了一种基于动作和面部表情的人物交互关系识别方法，包括人体交互行为识别过程、人脸面部表情识别及交互人物关系挖掘。在人体交互行为识别过程中，使用基于个体分离的识别分类技术，采用先分离后融合的特征融合方法有效提升交互行为识别精度。在人脸面部表情识别过程中，采用基于深度卷积网络的特征抽取方法获得具有鲁棒性的人脸特征，然后使用概率分布函数实现人脸表情分类。最后结合人物的交互动作及交互时的表情，提取出了交互双方的行为语义关系。本发明可以有效的根据发生交互动作时的行为及双方面部表情判断出两者的社会行为关系，在社会安全领域具有实际应用价值。

摘要： 本申请提供一种基于面部识别的动画人物即时交互控制方法、装置及计算机设备，根据交互用户的设置信息，生成交互用户的虚拟动画人物，构建所述虚拟动画人物的表情数据库；对交互用户进行面部表情捕捉，获取所述交互用户的面部表情信息；根据所述交互用户的面部表情信息生成所述虚拟动画人物的表情控制码，根据所述表情控制码，从所述虚拟动画人物的表情数据库中获取对应的表情动画数据；获取用户的动作指令，根据所述动作指令查找预先设置的动作数据库，获取与所述动作指令对应的动作动画数据；显示所述虚拟动画人物的动作以及所述虚拟动画人物的面部表情。不需要复杂的感应设备感应人体全身数据，降低了数据延时，提高交互效率。

摘要： 本公开是关于一种查询人物的面部图像的方法、装置和服务器，属于人脸识别技术领域，该方法包括基于图像重建，对第一图像特征提取模型进行训练，得到第二图像特征提取模型；基于所述第二图像特征提取模型，分别提取数据库中的各面部图像的特征信息，其中，所述特征信息包括身份特征值和状态特征值；当接收终端发送的携带有目标面部图像的图像查询请求时，基于所述第二图像特征提取模型，提取所述目标面部图像的特征信息；基于所述目标面部图像的特征信息和所述数据库中各面部图像的特征信息，确定与所述目标面部图像满足预设相似度条件的面部图像，发送给所述终端。采用本公开，可以提高查询面部图像的精细度。

摘要： 本发明公开了一种构建包含人物身形、面部表情、手势、姿态动作的人物统计模型的方法，包括如下步骤：S1：通过基于开源的人物模型数据集获取相应数据；S2：利用mano模型通过icp算法拟合开源的数据集得到包含smpl拓扑结构的身体新数据集；S3：利用flame模型通过icp算法拟合开源数据的头部得到含有flame拓扑结构的新数据集；S4：整合拟合好的身体数据和头部数据得到新的含有相同拓扑结构的新数据集；S5：通过机器学习的pca算法得到新数据集的身形的blend shape；S6：通过对比新数据集生成对应的pkl文件；S7：通过编写fbx sdk代码，将pkl文件转换为maya能使用的fbx文件用于3D引擎的校验；S8：通过Delta Mush算法将头部和身体的skinning weights平滑处理。

摘要： 本申请提供一种基于面部识别的动画人物即时交互控制方法、装置及计算机设备，根据交互用户的设置信息，生成交互用户的虚拟动画人物，构建所述虚拟动画人物的表情数据库；对交互用户进行面部表情捕捉，获取所述交互用户的面部表情信息；根据所述交互用户的面部表情信息生成所述虚拟动画人物的表情控制码，根据所述表情控制码，从所述虚拟动画人物的表情数据库中获取对应的表情动画数据；获取用户的动作指令，根据所述动作指令查找预先设置的动作数据库，获取与所述动作指令对应的动作动画数据；显示所述虚拟动画人物的动作以及所述虚拟动画人物的面部表情。不需要复杂的感应设备感应人体全身数据，降低了数据延时，提高交互效率。

摘要： 本发明涉及一种基于人物面部图像特征分析的“四季型人”自动判别方法，包括：第一步，基于人脸区域数字图像选择皮肤、眼睛、嘴唇和眉毛四个面部关键区域；第二步，根据所建立的标注季节类型的人物图像数据库，分别为四个面部关键区域选择四种季节类型的样例；第三步，使用基于颜色直方图和灰度均值的区域色彩相似度算法，将待测图像每个关键区域的色彩依次与四种季节类型的对应区域样例进行色彩相似度比较，分别得出人物每个关键区域的季节类型；第四步，将四个关键区域的季节类型进行综合分析，得出人物整体的最终季节类型。与现有技术相比，本发明具有自动判别、客观分析、准确高效等优点。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的语音驱动3D人物面部表情方法，包括以下步骤：从制作好的动画中获取语音并提取语音特征以得到融合语音特征，将其与控制器参数对应起来构成训练数据；搭建深度学习网络模型，对语音特征从多个维度进行建模，得到抽象特征用于训练和回归预测，得到面部表情控制器参数；将融合语音特征输入上述模型中，通过实际输出与目标输出的均方误差，利用Adam优化器最小化误差，优化网络参数，得到最终模型；将语音特征经过处理后输入深度学习网络模型中，回归预测得到控制器参数，用输出的控制器参数驱动动画模型以生成面部表情动画，可以更快地得到更加稳定的动画出品，同时降低了人力和时间成本。

摘要： 本发明公开了一种基于共享集成卷积神经网络的戏曲人物面部表情识别方法，采用的集成卷积神经网络分为共享层以及不同的卷积分支层，共享层主要学习输入戏曲人物面部图片的低级特征，即面部肤色、纹理等特征，卷积分支层可以在其现有基础上不断学习，得到越来越复杂的概念，给其赋予语义特征，例如鼻子、嘴巴和眼睛等关键表情特征以及妆容特征信息，然后本模型经过训练得到最佳的共享层数和卷积分支数，高效识别戏曲人物的表情变化；本发明结构完整，完善了集成神经网络训练时的高参数冗余问题，加快了模型训练速度，减少了训练时间，提高了识别精度。

摘要： 本发明提供了一种柔性印刷人物面部颜色的优化控制方法，包括：采用红色M、黄色Y和黑色K替换四色印刷，用黑色K和红色M补缺C色色相。本发明印刷出来的人物面部不易脏版，面部红润柔和，整个面部会比有C的更加鲜亮。另外，本发明可以避免传统印刷在水性油墨干燥时产生印刷干褪和过底蹭脏导致的人物面部图像脏版的问题，以及解决了传统印刷导致的黑白印刷品颜色不纯和干燥后暗淡无光泽问题；可以实现偏暖色调或冷色调及其他色调的黑灰图像印刷，同时还可以对细微层次的还原进行补充，满足印刷效果的要求。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的语音驱动3D人物面部表情方法，包括以下步骤：从制作好的动画中获取语音并提取语音特征以得到融合语音特征，将其与控制器参数对应起来构成训练数据；搭建深度学习网络模型，对语音特征从多个维度进行建模，得到抽象特征用于训练和回归预测，得到面部表情控制器参数；将融合语音特征输入上述模型中，通过实际输出与目标输出的均方误差，利用Adam优化器最小化误差，优化网络参数，得到最终模型；将语音特征经过处理后输入深度学习网络模型中，回归预测得到控制器参数，用输出的控制器参数驱动动画模型以生成面部表情动画，可以更快地得到更加稳定的动画出品，同时降低了人力和时间成本。