怎样画人脸

怎样快速清除雀斑 盘点女人脸上雀斑去除偏方

怎样快速清除雀斑?脸部是每个人都非常在意的部位，但是由于各种原因，许多人的脸上会出现一些色斑，那么你知道怎样快速清除雀斑?下面来和你分享我的去斑经历，赶紧来看看到底怎样快速清除雀斑!

怎样快速清除雀斑一、蛋壳软膜淡斑

祛斑就一个鸡蛋搞定，做菜时，将蛋壳内的软薄膜粘贴在面部皱纹处以及脸颊、下巴部位，任其风干后再揭下来，用软海绵擦去油性皮肤的死皮;如果是干性皮肤，应涂些植物油再擦去死皮，最后洗净。

怎样快速清除雀斑 盘点女人脸上雀斑去除偏方(图1)

怎样快速清除雀斑二、苹果柠檬去斑面膜

苹果去皮切块，捣成泥状，滴入1滴柠檬精油(或3滴柠檬汁)，如系干性过敏性皮肤，可加适量鲜牛奶或甜杏仁等植物油，油性皮肤宜加些蛋清。15-20分钟后用热毛巾洗干净即可。隔天一次，一个疗程为20天，具有使皮肤细滑、滋润、白腻的作用，还可消除皮肤暗疮、雀斑、黑斑等症状。

怎样快速清除雀斑三、白芷冰糖饮

准备好适量的白芷，冰糖，水。将白芷放入清水中浸泡一夜，等到准备做的时候取出切

成薄片;将冰糖打碎;将白芷和冰糖一同放入锅中，加适量的清水后用大火煮开，然后转成小火继续煮半小时左右即可。服用是具有美白祛斑的功效的。

怎样快速清除雀斑四、黑牵牛米祛斑

人脸识别实验

一、实验要求

1.选择任一人脸数据库

2. 查找人脸识别文献，写简单综述 3. 选择方法，完成实验

二、实验原理

1、人脸识别简介

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 2、．PCA

主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n′m 的数据矩阵，n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面

每当我看到张大千，齐白石大师的画作时，心里总会油然而生无限敬意，总希望自己也能画出那么优美的画，能用自己的画笔描绘出我内心的美丽世界。

去年暑假，爸爸送我到资中重龙山脚下的美术班学习画画。我高兴极了，心想：我终于能为我的梦想开始行动了，画画既好玩，又可以把我想画的东西栩栩如生的描绘出来。于是，我高兴的和爸爸一去购买了画画要用的画笔，画纸等。

第一节课上，我们的美术老师刘老师教我们练习基本功画线。我想：不就是画个线吗，简单了啦。可是我一拿起画笔在画纸上画画的时候，画笔就像一个淘气的娃娃不听使唤了，画出来的线条一会儿粗，一会儿细，有的直，有的弯，像一条条蚯蚓在画纸上游来游去。它好像在笑我：哼，你不是很能干吗？怎么边线条也画不好啊？这时的我，就像一个泄了气的皮球，把画笔放在了一边，真有点不想画下去的想法了。

就在这时，我的脑海中浮现出这样的一幅画面：达芬奇正拿着画笔在那里认认真真的画鸡蛋。他一个一个的画着。在我看来，他已经画得很好了作文，可是达芬奇却在那里不厌其烦的反复的画着。他这种认真的精神触动了我。我今天才开始学画画，怎么能够知难而退呢？于是，我又拿起了画笔，象达芬奇那样永不放弃，认真的开始练习画线。功夫不负有心人，我不知画了多少条线，终于达到了老师

俗语说“画人难画手”，这说明画手是比较难的，为此，应先了解手的结构。手的结构可分为手掌和手腕两部分，要将手掌看成一个不规则的五边形，作画时，先要将这两部分看作一个整体，画出手的边线，再定出大拇指的位置，要明确每个手指的长度是各不相同的，手指的关节部位要适当弯曲，在特写画面中，要画出手指的两个关节，特别要强调一下拇指和小指的外轮廓线，这样会更有立体感。 手的画法:

画手的背面一侧应以硬线勾出，以表现骨骼的硬度，手掌一面要以软线来画，表现柔软的质感。 而手指是很灵活的，所以，五个手指不要分开来观察，随着手的动势，角度的不同，形状也不一样。

女性的手指较纤细，骨节不突出，指甲较长， 为了表现女性手的细腻、柔软的感觉，所以用线 要平滑、有性。

男性手掌较宽厚，手指粗壮，关节明显，多以硬线来表现。

简单。基本的

试着不厌其烦地摸自己的脸，看自己的脸，摸自己的脸~~

这不是开玩笑，为了画脸，这是很重要的

试着摸自己的脸

试着两手轻轻地在脸上滑动，把脸上前额，眼窝和眼球的关系，颧骨和下颚等关系

仔细地观察，这些不思考的话感觉很难，如果总结方法和窍门的话，其实很简单。

因为刚刚开始，如果很详细地说容易让人半途而

人脸识别源代码

※人脸检测(文章+程序)---技术文档及代码非常全『 MB) 』

※完整的Matlab下人脸检测及识别系统源代码『 (393.19 KB) 』

注：这个人脸检测和识别系统开发于Matlab 7.0.1下，非常值得学习。

※Matlab实现的基于颜色分隔的人脸人眼检测与定位及识别算法源代码 『

Face-Eye-Detection.part1.rar (1.91 MB)

Face-Recognition-Detection.rar 人脸检测（文章+程序）.rar (1.27

Face-Eye-Detection.part2.rar (152.54 KB) 』

注：这是一个matlab程序，用来检测并定位人脸及人眼。采用的算法是肤色的颜色分隔。附件中的文件包括 eyematch.m, eyematch2.m, face.m, findeye.m,skin.m, k001.JPG等等 。

※完整的包括及动作识别的C++人脸检测源代码『 』

本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络

人脸

人脸别识术介绍技201年66月

人脸

目录第部一分

人脸别识原理人 识脸别的应用景场人脸识别算法二第分部第三部分

1--

人脸

物生别技术

生识物特征生理特征 hwaty o huav?e-像 人DN-A-虹膜 - 纹指行为征 w特ha tou yo?-笔d 迹-态 步身体-味 气-键节按奏 “后习天惯”“与生俱”来

2--

人脸

人脸别识技术生物识技术就是别通过算机与计学光声学、、物生传 感和生物器统学计理原高等技手段科密结合，利切用 体人有的生固特性理(如，纹指声、、人像、纹虹等膜)和为行征(特如迹、声笔、步音态等来进)行人身份个的定。 鉴其中人脸识是指人别面的五官部及以廓的轮布。分这些布分特征因人异，与生俱来。相对于其他而物生识别术技，人识脸别具有侵扰性，无需干扰非们人的正常行为就能较好 地达识到效果。别由于用采脸识别技人术的设 可备随意以安放，备的设安隐蔽性非常放，能远好距 非离触接速锁定目标快识别对，象此因脸人识技术 别被国外泛广应用到公安众防统中系应用，模规大。庞-3-

人脸

生物别技术比较识误率 认脸人识 别指识纹别掌纹 别 识 很低 低低认拒 <0率2 .% 55

%用易 性非好常好 用困使难

理处速度人 <1秒 5秒 /-15秒

5价

油画人物半身像写生

四 油画半身写生的方法

1 艺术教育在一定的教学规范中进行，遵循循序渐进的基本规律。半身人像写生在人头像写生的基础上进行。半身人像一般要求的取景范围是从头到手。就增加了手和躯干的关系，这就涉及到衣纹和空间的表现难度。手的表现在半身人像中仅次于面部的表现，他对于表现人物的性格特征有着重要的作用。 2 半身人像的构图问题

较之头像写生，由于描绘的区域扩大了，那么构图的难度在于手怎么摆才能体现出人物的性格，体现出美感；还有头、颈、肩的扭曲关系，还有相应的透视关系等等。因此研究半身人像写生首先就要研究构图规律。

3 半身人像常用的构图法则

1 均衡性 2对比与协调

在肖像画中，经常运用主体与背景的对比（色块的明度对比、冷暖对比）

3变化和统一的关系

五 油画半身的写生步骤

1 模特的选择（对模特的性格特征、动态节奏、以及背景设计等要有一个观察构思的过程）。 2 构图落笔

直接用一支小号笔溅松节油稀释透明色，在画布上定出人像的动态关系、比例关系、透视关系以及基本的体积关系。注意外轮廓的变化和衣纹下面的结构变化。这一步要确立信心，要充满激情，调动作画的欲望。 3 铺大色块

这一步骤要用大号的笔刷、较多的松节

摘 要

人脸检测主要是基于计算机识别的一项数字化技术，用以准确获取人的脸部大小和位置信息，在进行人脸检测时，突出主要的脸部特征，淡化次要的环境、衣着等因素。对于某些情况下，人脸检测也可以计算出人脸，如眼睛，鼻子和嘴等精确的微妙特征。由于在安全检测系统，医学，档案管理，视频会议和人机交互等领域人脸检测系统都有光明的应用前景，因此人脸检测逐渐成为了两个跨学科领域研究的热门话题:人工智能和当前模式识别。本文基于OpenCV视觉库具体的设计并开发了对数字图像中的人脸检测的程序，所采用的人脸检测的原理主要是分类器训练模式(Adaboost算法)提取Haar特征的方法。它在整个软件极其重要的作用，图像中人脸的准确定位和识别都受图像处理好坏的直接影响。本次所设计的软件在图像处理部分所采用的方法是基于Adaboost算法进行Haar特征的提取，在此之上加以通过积分图方法来获取完整的级联分类器结构，进行人脸检测时，OpenCV级联分类器通过Adaboost人脸检测算法进行训练，此后采用不同情况下的实验样本完成精确定位以及检测试验。经过代码的设计和调试，在最后的测试中针对数字图像进行的人脸检测和定位达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。

关键词：人脸检测

同学们，今天我们学习的主题是选取典型事例刻画人物形象。从题目中，我们不难看出，今天的阅读主题是以人物为主。写人类文章就是以刻画人物为主的文章,人物可以是一个人,也可以是一个群体。

写人的文章侧重于描写人物的言行举止、心理活动等,一般是从以下几个方面来写人的：一、了解选材特点,抓住关键字、词、语句来写，文章里写的人是具体的、活生生的,他的思想性格是通过具体的事情或者材料来显示的。例如：在《我的伯父鲁迅先生》这篇文章里，结尾为我们呈现了这样的一段话，“的确，伯父就是这样的一个人，他为自己想得少，为别人想得多。”为了表现鲁迅先生这一品质，文中选取了三个典型的事例：1.趣谈《水浒》2.救助车夫。 3.关心女拥。写人类文章为了刻画人物,常常会对所写人物进行必要的外貌、语言、动作、心理等方面的描写。但是,从以事写人这个角度来说,在写事情的时侯,要选择典型的事例。那什么是典型事例呢？所谓典型,就是能集中反映中心思想,能够表现人物的思想、品质、情感的事。选择典型事例要着眼于小事,选择那些最能反映深刻意义的小事。这样的事从表面上看都是普普通通的凡人小事,但是其中却蕴含着深刻的意义,这就是我们常说的“小中见大”。

1.趣谈《水浒》这一天在晚餐桌上，伯父跟我谈起《

人脸识别的研究历史比较悠久。高尔顿(Galton)早在 1888 年和 1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。最早的AFR1的研究论文见于 1965 年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc.发表的技术报告，至今已有四十年的历史。近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。尤其是 1990 年以来，人脸识别更得到了长足的发展。几乎所有知名的理工科大学和主要IT产业公司都有研究组在从事相关研究。

表 1 人脸识别发展历史简表

人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将 AFR 的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1 所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史

阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍。

第一阶段（1964 年~1990年）

这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别