人脸检测造句

图人脸检测器在MIT+CMU的正面人脸检测库上测试，得到的ROC曲线。

该人脸检测算法是基于眼睛检测以及修正黄金比率，最后获取人脸。

该人脸检测算法是基于眼睛检测以及修正黄金比率，最后获取人脸

提出了一种新的正面人脸检测算法。

该人脸检测方法不受人脸模式的姿态、表情和人脸附属物影响。

人脸特征识别的过程主要分为人脸检测定位和人脸识别本文详细列举出了人脸检测定位和识别的各种算法，对各种检测和识别算法的特征做了概括

人脸检测识别要求对受检人的身体伤害以及人身自由的限制最少.

本文实现了一种基于器官的人脸检测算法。

精度和速度是人脸检测系统的两个衡量标准。

作为人脸识别的重要环节——人脸检测也得到特别的重视。

人脸检测在基于内容的图像检索中具有重要意义

为了获得具有较高检测率并保持较低误检率的快速人脸检测，提出了一种基于知识的人脸检测方法。

该算法的优点是可将背景图像中与人脸图象相同的固定区域删除，不仅能有效地抑止背景噪声，减少误检率，而且还能缩小人脸检测范围，加快检测速度。

该文针对复杂背景下的**图像,提出了一种基于肤*模型、人脸平面旋转角度检测和正面人脸结构特征的人脸检测算法.

针对目前人脸检测算法于速度和精度不能兼优的问题，提出了一种基于脸部信息及支持向量机的人脸检测方法。

提出一种综合利用肤*和唇*信息的人脸检测方法。

提出了一种基于特征提取和验*相结合的人脸检测方法

提出了一种基于二维离散小波变换的人脸检测算法。

你觉得人脸检测、光学影像防抖、自动对焦和红眼修正功能怎么样。

提出了一种基于**信息的由粗到细的人脸检测方法。

人脸检测在许多应用中都是重要的一个处理阶段，例如人脸识别、电视会议、人机界面等。

人脸图像分析的内涵非常广泛，包括人脸检测、人脸识别、表情识别、口形识别、视点跟踪、人脸编码以及人脸图像合成等方面。

本文提出一种新的动态图像人脸检测跟踪方法，即基于肤*和运动信息的人脸跟踪识别

使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法，能够对复杂环境中大小不等的人脸进行快速、准确的检测。

人脸检测与识别技术是人工智能和机器视觉领域内最具挑战*的研究课题之一。

基于人类视觉机制，描述了一种由粗到细的复杂背景中的人脸检测方法。

在人脸跟踪扩展为头部跟踪时，加入两个针对头部的观测模型（*信息和轮廓信息）与人脸检测器共同指导跟踪。

本文讨论了利用肤*信息进行人脸检测后，采用伪二维隐马尔可夫模型通过训练和识别两个基本部分建立起人脸识别系统。

实验结果表明，本文所提出的人脸检测算法是可行的，提取的人脸特征是合理有效的，系统识别正确率较高，速度快。

本文的主要成果包括：第一，将树状多视角人脸检测器引入粒子滤波器的概率跟踪框架，提出了一种融合了检测信息的跟踪方法，具有高鲁棒*和实时*，并解决了跟踪算法的自动初始化问题。

此外，人脸检测技术有助于把他们每个人都面临着最好的，而超级平稳摄像光学图像稳定系统有助于确保图像仍然尖锐和正确的。