摘要：人脸检测与识别技术属于生物特征验证手段的一种,可应用于视觉监测、安全访问控制与智能用户接口等多个领域。而人脸检测在人脸识别中占据重要地位。在肤色模型和小波变换有效结合的基础上,即可对人脸进行确定,特别是眼睛位置。经过小波变换处理,结合几何位置展开检测,并使用Fisher分类器即可对嘴巴的位置进行检测。在全新的技术支持下,可以在短时间内准确检测人脸,精准度较高。基于此,文章将肤色和脸部特征提取作为重要基础,重点阐述人脸检测的实现路径,希望对人脸检测与识别技术的发展有所帮助。

摘要：一、教学内容画脸是人类古老的艺术,是原始部落的重要习俗,同时还是中国悠久的传统文化,京剧、川剧脸谱精彩迭出。本课旨在让学生在感受画脸的艺术美及文化美的基础上,产生审美认同,激发创意画脸的学习积极性,感受画脸在诱人节日中的趣味之美。二、学情分析五年级学生具备一定的语言表达能力,对于美术造型元素也已熟练掌握,但是结合脸部特征来创意画脸,还需要一定启发引导。因此,结合其学情特征,本课设计在大量作品、图片欣赏的基础上,重点关注如何激发学生主动学习、主动探究的积极性,让学生产生审美认同.

摘要：无论你的动漫造型设计得多么精心,如果缺少了对动漫角色脸部表情的入神刻画,你的作品就会显得呆滞,缺少灵魂。现在,我们来学习一些动漫角色头部设计的基本方法,让你设计的动漫角色"活"起来。

摘要：[研究背景]口罩作为预防呼吸道传染病的一条重要防线,正确佩戴口罩可以有效降低新型冠状病毒的感染风险。但是人的脸型不一,大众主要使用的一次性口罩的尺寸规格却很单一,难以满足不同脸型的大众的需求。[研究方法]文章对疫情下大众使用口罩的情况进行调查,同时参考中国成年人的头面部尺寸数据,通过数据分析的方式确定口罩号型设置参考的形态面长和形态面宽,再考虑佩戴口罩时的面部的活动情况,从而确定一次性口罩的号型设计方案。[研究结果]研究认为:根据中国成年人头面部尺寸中形态面长和形态面宽的分布设计不同号型的平面口罩。其中考虑到性别差异,可分别为男女性设计S、M、L三个号型的口罩,S号型适合形态面长较小及下巴较尖的脸型,L号型适合形态面长及面宽较大及下巴较方脸型,M码适合形态面长和面宽适中及下巴较圆脸型,而考虑到生产工序及成本,则可直接设计XS、S、M、L、XL五个号型的成人口罩,女性在选择口罩时可在XS、S、M三个号型中选择,男性在选择口罩时可在M、L、XL三个号型中选择。

摘要：为了满足消费者对防护口罩舒适性与贴合度的要求,以人体工效学为基础,利用统计分析方法,结合立体裁剪与服装结构原理,分析了影响口罩贴合度的关键因子。通过分析发现颧骨间距、鼻中宽和鼻中高是影响脸型的关键因素。根据这些关键因素设计了符合人体工效学的口罩结构,实现了贴合型防护口罩制作。对贴合型防护口罩主观评测的结果表明,该口罩满足了消费者对贴合度的要求。

摘要：艺术语体又称文学语体或文艺语体,它是适应文艺领域需要的。 文学是人学,是大千世界的形象再现。它是深遂的历史与浩瀚的社会现实的一面镜子,它反映人与人之间纷纭复杂的关系,描绘多姿多彩的大自然,抒发丰富的情怀,揭示社会发展的规律。人们可以通过艺术的再现来认识世界,认识自身,在阅读文学作品时受到一种美的享受。

摘要：想象一下这个情景：你在一家购物中心的一部数字广告显示器前面停下脚步，屏幕上突然跳出一则营销化妆品的广告，接着是鞋子广告，再来则是奶油胡桃冰淇淋的广告。这部显示器似乎知道你是个年近30的女子．而且实际上它是真的知道。你只要看着那部显示器，它就会扫描你的脸部特征，继而播放出专为你所挑选的广告信息。面部识别科技原本只可见于科幻作品或高科技打击犯罪的行动中，如今却已成为营销的最新工具，尽管隐私方面的顾虑广受各界关注。卡夫食品公司与阿迪达斯公司表示，他们打算实验这项技术．最快今年就会利用这种技术推广产品。

摘要：在报刊和网络上，我们经常可以看到政界要人、体坛和演艺界明星的肖像漫画。在漫画艺术园地中，肖像漫画是一朵别具一格的瑰丽之花。肖像漫画中的人物造型，是漫画家依据生活中的具体对象，从外貌形态、脸部特征、个性风格以及职业特点等诸多方面加以综合、概括、提炼、集中后，以丰富的比拟想像和成熟的艺术技法表现出来，给欣赏者以深刻的印象和审美的享受，从而加深对人物的理解和认识。

摘要：我们为什么要人脸识别?到底是为了便捷还是其它?人脸识别的边界在哪里?换脸之后的那张脸,还是不是他自己?而人脸识别的应用延伸,又会走向何处?每个人都有一张不同的脸。王尔德说:"男人的脸是他的自传,女人的脸是她的小说。"人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。这种高科技,曾经是科幻电影中被视作高深莫测的未来科技,谁想得到,几年之间,这种未来科技已经普及。

摘要：针对目前疲劳检测难以提高实时性,准确性这一问题,提出了通过检测驾驶员打哈欠这一行为从而判定疲劳状态的检测模型。设计ResNet-50卷积神经网络基于大量实时环境下通过分类后得到的图片进行训练,有效地使模型实时性,准确性得到提升。结果表明,模型在驾驶员不戴眼镜的情况下达到约90%的准确率与92%的召回率;在驾驶员戴眼镜的情况下达到约90%的准确率与96%的召回率,并约在3.2ms内完成一帧的检测,有效提高了模型的性能。