存在人脸，它位置，旋转角度以及人脸姿势。根据人脸不同特征，人脸检测方法也有所变化。而且，根据人脸器官密度或颜色固定布局，我们可以判定是否存在人脸。因此，这种基于肤色模型和模板匹配方法对于人脸检测具有重要研究意义。这种基于模板匹配人脸检测法是选择正面脸部特征作为匹配模板，导致人脸搜索计算量相对较大。然而，绝大多数人脸都是对称。所以我们可以选择半边正面人脸模板，也就是说，选择左半边脸或者有半边脸作为人脸匹配模板，这样，大大减少了人脸搜索计算。人脸模板构建方法人脸模板质量直接影响匹配识别效果。为了减少模板局部密度不确定性，构建人脸模板是基于大众脸信息，例如，平均眼睛模板，平均脸型模板。这种方法很简单。在模板仿射变换实例中，人脸检测有效性可以被确保。构建人脸模板过程如下步骤选择正面人脸图像步骤二决定人脸区域大小和选择人脸区域步骤三将选出来人脸区域格式化成同种尺寸大小步骤四计算人脸区域相对应像素平均值。在构建模板之前，挑选些有正面人脸图片。首先，决定人脸区域尺寸大小。然后，在图像中手动挑选人脸区域。我们设选定人脸区域数量为。因为人脸区域矩阵向量都是被独立分布，所以在那些人脸图像相同位置像素值也是独立分布。我们设在人脸区域第Ă,位置像素值是，那些人脸图像是标准比例系数由此得出正面人脸模板表达式根据统计学，如果在人脸区域第个位置，有些像素值,趋于正态分布,其中是像素,平均值，是方差是正态分布。所以模板局部密度不确定性大大降低了。如果抽样人脸图像都是在同间距下拍摄，相对应人脸尺寸是致，标准比例像素就等于那么，大众人脸模板,也就变成了正面平均全脸模板构建在人脸与相机间距相同，鸟瞰图拍摄角度是情况下，张人脸图像被取样，包含正面，左侧倾斜和左侧倾斜。每种角度图像都是张。其中张中人戴帽子，张没有戴帽子。被抽样图像如图所示。正面左侧倾斜左侧倾斜图各个角度人脸图像在图像中，正面人脸包括特征器管像眼睛，耳朵，鼻子，部分脸颊等等，如图所示。这些图像分布特征可以作为检测人脸存在根据。所以人眼睛，耳朵，鼻子，嘴巴和部分脸颊都被选作可以构建整张正面人脸模板主要区域，如图所示。这种方法可以排除异常区域和非人类特有物影响，比如帽子，胡须等。图人脸特有器官模型手动取样张人脸图像。每张图像都是像素。做为个比较性实验，模板不仅要匹配正面图像，还要匹配侧面图像。所以模板不能太宽。构建整张正面人脸模板如图所示。通过张正面人脸模板，正面平均全脸模板就可以被构建出来。图正面全脸平均模板构建平均半脸模板构建正面平均全脸模板可以被看做大径相同左脸模板和有脸模板结合体。所以正面全脸模板可以被中心对称轴分成左脸模板和右脸模板。所以，半边脸模板构建如图所示。此外，平均半脸模板可以根据平均全脸模板原理来构建。这样可以减低在全脸模板中密集度对称冗余问题。方法如图所示。图构建半脸模板模型图半脸平均模板构建在张完美人脸模板中，左脸和右脸密集度是对称，也就是说，两半边脸是相似对。事实上，在张人脸图像中左脸和右脸存在些差异，两半边均半边脸模板检测侧脸时，准确率会相对高点。主要是因为脸向左侧倾斜时，左脸并没有丢失很多信息，以至于她们可以很好地与平均半脸模板匹配。然而，人脸偏离角度过大，检测准确度也会大大下降，这主要是因为在人脸图像取样过程中，正脸成像从三维空间变成了二维空间，这样不仅损失了人脸图像位置深度信息，而且严重地改变了脸上器官位置。所以相似度也随之降低了。总结平均人脸模板是根据脸部特有特征这原理构建。人脸位置是根据人脸模板与不同角度人脸相似度来判断。下面是理论分析和实验结果眼睛，耳朵，鼻子，嘴巴和部分脸颊是构建人脸模板必要部分，它们密集分布特征是作为人脸检测依据。平均人脸模板大大减少了局部特征器官密集信息不确定性。在平均全脸模板基础上，平均半脸模板能够通过脸上器官位置对称性构建出来，然后后半边脸就可以直接被检测出来。人脸模板密集冗余就大大减少了。通过基于模板匹配法人脸检测时间复杂性分析，半脸模板相对于全脸模板价值更适用于实际。半脸模板能够节省半时间，所以检测数独就可以提高。平均半脸模板可以适用于较大角度侧斜人脸图像，人脸检测准确率也有显著地提高。参考文献,判别函数在实验中，图像中半边脸被检测出来是运用了模板匹配方法。此方法基本原理解释如下。被选择平均半脸模板在被检测图像上到处搜索。接着，计算模板与被检测到半边脸相似度。如果在些位置，相似度方程值大于阈值，那么我们就认为这班别脸图像相似于平均半脸模板。相似度是指图像上局部区域统计值。些不同子块影像图像相似度值也许与其他样，尽管如此，它们还是属于不同字块图像。在实验中，与半脸模板匹配子块图像所在位置相似度值应该被保留，而那些未匹配值应该被剔除。此方法具体可以描述如下假设半脸模板长度是，宽是，如图四所示。那么全脸模板长度就是，宽是。假设被检测图像长度是，宽是，当模板为放在,时，子块图像在图像中相对应位置为。于是模板与子块图像,相似度公式可以表达为上述公式中，判定图像中是否存在半边脸规则是，给定个阈值，如果那么此半边脸相似于子译文二基于半边脸人脸检测概要图像中人脸检测是人脸识别研究中项非常重要研究分支。为了更有效地检测图像中人脸，此次研究设计提出了基于半边脸人脸检测方法。根据图像中人半边脸容貌或者器官密度特征，比如眼睛，耳朵，嘴巴，部分脸颊，正面平均全脸模板就可以被构建出来。被模拟出来半张脸是基于人脸对称性特点而构建。图像中人脸检测实验运用了模板匹配法和相似性从而确定人脸在图像中位置。此原理分析显示了平均全脸模型法能够有效地减少模板局部密度不确定性。基于半边脸人脸检测能降低人脸模型密度过度对称性，从而提高人脸检测速度。实验结果表明此方法还适用于在大角度拍下侧脸图像，这大大增加了侧脸检测准确性。关键词人脸模板，半边人脸模板，模板匹配法，相似性，侧脸。介绍近几年，在图像处理和识别以及计算机视觉研究领域中，人脸识别是个很热门话题。作为人脸识别中个重要环节，人脸检测也拥有个延伸研究领域。人脸检测主要目是为了确定图像中信息，比如，图像总是否脸器有能力去应对不同振动水平。图能量平衡分布图赫兹，微米效率领会记述力量管理消耗。这系统在当前形式中和在有用电压方面是在我们完全自治和能直接生产额外力量知识第静电系统中。但是系统中些局限性两之间距离必须大于相对位移幅值，从而限制了电容密度高。与位移幅度减小效率降低。这是由于下降电容减少了，能量增益变化比较了两极分化需要能量。该系统需要个两极化初始能量来源。我们用不同方式来描述以下部分来超越这些限制。电容密度在案件保持在个平面间隙关闭结构，我们发现，对于个给定位移振幅，这很有趣使用电容密度长期三角形结构。此外，这种类型结构是有可能机械间隙，然后调整结构，以适应振动情况，以最大限度地提高电容变化。为了验证其新几何兴趣，我们设计并制作了第二钨原型。这第二个原型，于图给出了个惯性质量倍小于第次，并允许我们拥有个尺度效应分析。图第二个模型含三角叶片立方厘米初始能源产生静电传导比较大限制在其他转导原则是，它需要个初始能量启动。事实上，如果能积极静电驱动力，以最大限度地吸收能量在对部分输入它需要个初始能量来源被应用。如果能清除目标是延长电池寿命，这很好。但是，如果目标是实现能源输入系统内唯个没有期限基础上与些长期能源清除，它可以是个问题。为了克服这限制，我们建议结合这两种现象静电原理与压电之间同步由明智。这个想法是，压电结构变形达到最大时达到电容静电结构最大，使压电元件直接转移到电容。静电结构，然后在自然源极化没有外部好时光。启动后，该系统能用主动模式优化。我们第二个钨原型是完全可拆卸和调节，我们可以交换压电梁图被动光束。对于这种结构，最大限度地梁机械张力对应于电容最大。图与可交换梁原型保持恒定相对位移幅值效率是强烈振幅依赖，这是最佳，而只有相对位移幅度接近手指之间，但输入振幅是可变差距。为了保持相当恒定相对位移幅值对我们专利光束为指导，用弹簧和几何非线性解决方案。这个想法是有个低幅度非常灵活梁位移，以让自由相对位移，并有硬梁当输入位移变得很高，以限制不耗相对位移幅度。此外，如果与相对位移振幅刚度增加，共振频率也相当于增加了可以遵循幅度和上个十年输入频率。作者图给出了加速度惯性质量水能源开采，由于电源路径重新配置和低功耗环境知道算法。用于超低功耗和数字专用电路异步解决方案似乎是个较好方式。Ⅴ结论本文提出了不同论证。我们从个质量为克宏观结构开始研究见图。这种结构是有着长方形间隔，但我们发现，电容密度增加，可使用三角形间隔见图。此外，这种类型结构，很容易调整，通过调整间距重叠差距见图。为了最大限度地通过电容变化提高效率，最大时是有相对位移幅值接近差距值。为了接近那个值，我们提出了几何非线性使用梁弹簧与及质量与支撑。这种非线性给予梁固有特性是非常灵活在低幅度下相对位移，后果将非常难以与高振幅相对位移放大输入低振动幅度匹配，限制高相对位移和扩大波段共振频率都处于活动状态参见图。最后，我们可以使用压电梁生成开始收费，最高梁约束对应最大电容值。关于电源管理，我们提出了我们管理办法存在人脸，它位置，旋转角度以及人脸姿势。根据人脸不同特征，人脸检测方法也有所变化。而且，根据人脸器官密度或颜色固定布局，我们可以判定是否存在人脸。因此，这种基于肤色模型和模板匹配方法对于人脸检测具有重要研究意义。这种基于模板匹配人脸检测法是选择正面脸部特征作为匹配模板，导致人脸搜索计算量相对较大。然而，绝大多数人脸都是对称。所以我们可以选择半边正面人脸模板，也就是说，选择左半边脸或者有半边脸作为人脸匹配模板，这样，大大减少了人脸搜索计算。人脸模板构建方法人脸模板质量直接影响匹配识别效果。为了减少模板局部密度不确定性，构建人脸模板是基于大众脸信息，例如，平均眼睛模板，平均脸型模板。这种方法很简单。在模板仿射变换实例中，人脸检测有效性可以被确保。构建人脸模板过程如下步骤选择正面人脸图像步骤二决定人脸区域大小和选择人脸区域步骤三将选出来人脸区域格式化成同种尺寸大小步骤四计算人脸区域相对应像素平均值。在构建模板之前，挑选些有正面人脸图片。首先，决定人脸区域尺寸大小。然后，在图像中手动挑选人脸区域。我们设选定人脸区域数量为。因为人脸区域矩阵向量都是被独立分布，所以在那些人脸图像相同位置像素值也是独立分布。我们设在人脸区域第Ă,位置像素值是，那些人脸图像是标准比例系数由此得出正面人脸模板表达式根据统计学，如果在人脸区域第个位置，有些像素值,趋于正态分布,其中是像素,平均值，是方差是正态分布。所以模板局部密度不确定性大大降低了。如果抽样人脸图像都是在同间距下拍摄，相对应人脸尺寸是致，标准比例像素就等于那么，大众人脸模板,也就变成了正面平均全脸模板构建在人脸与相机间距相同，鸟瞰图拍摄角度是情况下，张人脸图像被取样，包含正面，左侧倾斜和左侧倾斜。每种角度图像都是张。其中张中人戴帽子，张没有戴帽子。被抽样图像如图所示。正面左侧倾斜左侧倾斜图各个角度人脸图像在图像中，正面人脸包括特征器管像眼睛，耳朵，鼻子，部分脸颊等等，如图所示。这些图像分布特征可以作为检测人脸存在根据。所以人眼睛，耳朵，鼻子，嘴巴和部分脸颊都被选作可以构建整张正面人脸模板主要区域，如图所示。这种方法可以排除异常区域和非人类特有物影响，比如帽子，胡须等。图人脸特有器官模型手动取样张人脸图像。每张图像都是像素。做为个比较性实验，模板不仅要匹配正面图像，还要匹配侧面图像。所以模板不能太宽。构建整张正面人脸模板如图所示。通过张正面人脸模板，正面平均全脸模板就可以被构建出来。图正面全脸平均模板构建平均半脸模板构建正面平均全脸模板可以被看做大径相同左脸模板和有脸模板结合体。所以正面全脸模板可以被中心对称轴分成左脸模板和右脸模板。所以，半边脸模板构建如图所示。此外，平均半脸模板可以根据平均全脸模板原理来构建。这样可以减低在全脸模板中密集度对称冗余问题。方法如图所示。图构建半脸模板模型图半脸平均模板构建在张完美人脸模板中，左脸和右脸密集度是对称，也就是说，两半边脸是相似对。事实上，在张人脸图像中左脸和右脸存在些差异，两半边