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人脸对齐:ASM (主动模型)算法

PDM,外相似物体,例人脸、人手等几可以通过若干关键特征(landmarks)坐标依次串联成一个向量来表示。例, 对于人脸: 这里Xi 即人脸向量。 介绍线性模型之前, 我们了解下怎么原始向量去掉刚性换,因线性模型只是对非刚性换建模。 第二部:全局调整值 上一步,每个特征调整是独立, 通常情况下,调整后已经不符合约束了。 因初始X是合理, 我们知道刚性换不会改,所以首先我们要上面得到dX修到刚性换上来,即去除破坏了几约束(这里是刚性)部分,最大程度保留第一步调整之后得到, 同时调整之后还是合理 然而每个人面部是不一样, 所以经过了刚性约束换之后,我们需要换修修整。 这样, 调整之后也是符合约束了。

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UI界面视觉平衡终极指南

它解释了我们眼睛处理不同像,以及大脑重构它们。你可能已经听过了“接近原理”和“相似原理”,但本文引用格式塔理论一些观,站实操性角度大家阐述这些视觉理论。 下面是带有辅助线标记版本。 ? 我们再来看一张相似片。 ? 是不是发现它们视觉权重得相似了?不要奇怪,这是因我增加了圆直径。 果感受不够明显话,我们两张重叠。 ? 视觉上与保持平衡,三角应该更宽、更高,这样它们面积才会相似。需要注意是,此法只适用于简单。 ? 界面利用这个特性? 圆、菱、三角和其他非需要更高、更宽,才能视觉上与保持平衡。 标区域应该预留一些空间用于视觉平衡,这对于标组来说非常重要。 它们稍稍改一下,效果是不是不一样了? ? 其实我只是对下面进行了视觉补偿处理,长度延长了20px,以补偿下尾部间隙,使两个条视觉上平衡。 ? 还有一些更复杂案例。

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    基于三维物体重建:深度学习时代最新技术和趋势综述之三维曲面解码

    1.1基于参数化三维重建 与直接使用三角网格不同,我们可以三维X表面表示映射ζ:D→R3,其D是则参数化域。然后,3D重建过程目标是从输入I恢复函数ζ。 事实上,单纯地类别创建独立像并其输入深层神经网络无法生成连贯三维曲面。 基于参数化法仅限于低属曲面,它们适合于重建属于给定类别对象,例人脸和身体。 场定义∆=(δ1,…,δn)。这个模型,所示,已经多个地使用。假设X与模板X之间存一对一对应关系;X拓扑结构与模板X拓扑结构相同。 ? (2)模型模型:可以使用学习模型来参数化三维网格,而不是使用通用模板。设V˜平均,∧1,,∧K是一组交基。任V都可以用以下式表示: ? 不必直接模板X˜,可以模板周围空间,所示。可以通过定义X˜周围m个控制一组集合P∈R m×3,称处理。

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    有趣交互式傅里叶换网站

    网站BANNER 傅里叶换是一种各个领域都经常使用数学工具。这个网站你介绍傅里叶换能干什么,什么傅里叶换非常有用,以及你利用傅里叶换干漂亮事。就像下面这样: ? 漫画与谐波分解 我你解释这个动画是工作,沿途你详细地解释傅里叶换! 我们可以利用这个事实:使用傅里叶换,我们可以把音频最重要成分表达出来,并且得到和原始声音非常接近计算机,波以一系列数据式来存储。 ? 3D弦波绘制Yeah 这里发生了什么事情呢? 我们可以一个手绘理解一个3D,因位置随时间移动。果你想象一个人绘制一只手,那么这三个维度就代表了某一时刻铅笔尖位置。 因这是一个相当简单,所有后面添加小圆都是使边缘更加锐利。 这些适用于任一个案。真,现你创作机会来了。 ?

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    用Scratch 3绘制矢量 【Gaming】

    通过解释绘制苹果来演示Scratch绘制矢量精灵所有要,但是您可以法应用于任要创建对象。 警告:果单击绘屏幕底部“转换”按钮,则插成像素化位像,并且无法其还原矢量。 画苹果 1. 选择一个空精灵画布,然后选择圆工具。通过单击空画布并拖动鼠标创建一个圆。 –果希望透明,请选择带有对角线红线白色框颜色设置“无”。–果要对象周围添加或移除彩色边框,请选择“轮廓”下下拉菜单。 片9.png 3. 选择节工具。单击对象其选。 您看到四个节均匀分布边缘。 片10.png 移动任都会改单击圆边可以添加更多节果移动节过多或意外添加节,可以通过单击屏幕顶部后退箭头标来撤消最后一步。 苹果上画一个三角,把每一条新线和前一条线末端连接起来。这使线条成一个完整。 2. 使用箭头工具选择三角,并使用填充工具其更改较浅颜色,例白色。 3.

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    ECCV | Pixel2Mesh:单目彩色相机重建三维模型

    受深度神经网络性质限制,以往法通常以体积或式表示三维其转化更易于使用网格模型并非易事。 与现有法不同,本文网络基于卷积神经网络表示三维网格,并利用从输入提取感知特征,通过逐步椭球面来生成。 总结一下: 本文用端到端神经网络实现了从单张彩色直接生成用mesh表示物体三维信息; 采用GCN来表示3D mesh信息,利用从输入像提到特征逐渐对椭圆进行从而产生了让整个过程更加稳定 此时我们很好奇,二维(像卷积)和三维(Mesh)联系一起呢?大家是否注意到由上到下淡蓝色箭头没有? 2)edge-based式(本文采用):受计算机网格细分算法添加策略启发,每条边心添加一个顶,并其与这条边两个端连接起来,新添加顶3D特征设其两个相邻顶平均值

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    高级 SwiftUI 动画 — Part 1:Paths

    我们本文第二和第三部分讨论转换矩阵和视化。目前,让我们把重(shapes)上。 路径动画化 想象一下,你有一个,使用路径来绘制一个规则多边把三角转化? 它不会。当然,框架不知道给它做动画。你可以随心所欲地使用.animation(),但这个会从三角跳到,而且没有任动画。 因此,了使动画发生,我们需要两件事: 我们需要改代码,使其知道绘制边数非整数多边。 让框架多次生成这个,并让可动画参数一化。 一旦我们把这两做到位,我们能够数量边数之间制作动画: 创建可动画数据(animatableData) 了使可动画化,我们需要 SwiftUI 多次渲染视,使用从原到目标数之间所有边值

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    Android openGl 绘制简单实现示例

    使用此法作主要执行用于绘制(和重新绘制)对象。 系统调用此法时GLSurfaceView几化,包括尺寸化GLSurfaceView或设备屏幕取向。 例,当设备从纵向横向系统调用这个法。使用此法可以化做出反应GLSurfaceView容器。 ,和颜色数据转换OpenGl使用数据格式 加载顶找色器和片段着色器用来修改颜色,纹理,坐标等属性 创建投影和相机视来显示视显示态,并投影和相机视转换传递给着色器。 使用OpenGl绘制几 一:创建 创建一个几(这里主要列举三角),需要注意一,我们设置坐标后,需要坐标转ByteBuffer,这样OpenGl才能进行处理 :绘制,因需要提供很多细节渲染管线,所以绘制前至少需要一个顶着色器来绘制和一个片段着色器颜色,

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    视频 | 从像集合学习特定类别网格重建

    这样一个类级别模型好处于——我们可以学习到关联语义标注和网格,同时也能从预测,获得 3D 关键位置。 最后,我们还可以通过一张态空间 RGB 像表达,预测出它纹理结构。 ? 那么该,从这张二维看出,我们对纹理结构预测呢? 我们注意到,一个类别不同其实只是平均一个,而其平均可以被视一个球体,其纹理可以用一张 UV 纹理片来表示,就像把一个球体展开到二维平面上。 UV 也可以被映射到球体上,然后被化到平均或者任预测出上。所以,了预测纹理,我们只需要预测 UV 颜色,所以我们通过一个 CNN 结构来实现它。 我们也可以使用我们结果,一只鸟纹理化到另外一只鸟。比说,给定这两只鸟片,我们首先重建它们结构和纹理。因纹理态空间表示,我们可以简单地交换它们纹理

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    使用 SVG 和 JS 创建一个由星动画

    另一面,这篇教程也非常枯燥,因教程主要篇幅是关于几数学计算,不过上过人都能理解。全篇翻译完,我觉得我几乎重新温习了一遍知识,顺便学了英语词汇。 这里,需要旋转,因我们想让星星角指向上,其次我们改 fill 实现金星到红心化。 但是这两种情况下,我们得到端和控制坐标呢? 星 从星开始,先画一个五角星。 基于我们选择创建心式,TO0SO1 (以下所示) 是 一个 ,因所有边都相等(都等于两个相等圆半径)并且对角线也相等(我们说过之间距离等于交之间距离)。 TO0SO1 (live). 我们所有分解成边长 l 两个等腰三角,其直角边等于边长,斜边等于对角线长度。 ? 两个之间切换 我们希望击时从一个到另一个了做出这种效果,设置一个量 dir,星时候值 1 ,心时候值 -1 。

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    Building a clean model tutorial

    被优化动态交互,也可以直接动态启用(例,坠落,碰撞,但这可以禁用后面阶段)。原始是简单网格,它可能不会我们应用程序包含足够细节或几精度。 V-REP,我们可以每个启用/禁用边缘显示。我们还可以指定一个被考虑到边缘显示角度。一个类似参数是阴影角度,它决定了显示切面。 我们现有以下(模型ResizableFloor_5_25暂时模型属性对话框不可见): ? 当创建或修改时,V-REP自动设置其参考帧位置和向。一个参考框架总是位于心。 edition,适合查看工具栏按钮可以便地确框住对象。然后我们切换到顶编辑模式,选择所有属于上面圆盘。记住,通过打开/关闭一些层,我们可以场景隐藏其他物体。 有时,了获得向或旋转向,我们需要额外地关节围绕其自身参考系旋转90/180度。果需要话,我们可以对话框旋转选项卡上这样做(这种情况下,不要忘记击自己帧按钮)。

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    用30分钟读懂人类感知世界39项研究

    可视化应该是一门科学,它可以精准地、系统性地展示数据,没有所谓那些花枝招展、画蛇添足,让我们直观领略到数据艺术本质所此,你想要展示什么样内容就决定了来选取可视化法。 基本 八十多年前,Croxton发现,与圆或立体相比,人们能更准确地比较长尺寸大小。圆比较效果差不多,立体效果最差。 当两个表示相同相关性时,但是一个,比例被吹出,因此得非常小,人们认它具有更高相关性。 ? 例,指导参与者类似容器 “内部”找到数据,并告诉他们级联树“下位置效果最好。 ? Kong,Heer和Argawala发现, 当组件是具有不同宽高比时人们最能辨别树值。有违反直觉发现不容易相互比较。矩极端比率对于比较也是无效。 ?

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    PointNet分享_1

    , Bu 等人首先热核特征和平均测地距离等构成低层特征通过 Bag-of-Feature 模型转化层特征,接着采用深度置信网络(DBN)从层特征学习高层特征表示, 并成功应用于三维检索与识别 比, Su 等人首先获得三维 12 个与同视投影, 进而采用 VGG-M 卷积神经网络学习各个视下投影特征,最后多视特征进行池化并送入下一个 CNN 网络得到最后特征 Shi 等人通过沿主轴向进行圆柱投影三维转化个全景, 进而利用 CNN 从全景学习特征表示。 这类三维三维体素网格概率分布,从而其表示二值或实值三维张量。这类优势于三维体素完整保留了三维信息,有利于提高特征鉴别力。 该法首先三维上均匀放置固定,并这些节上用局部函数能量分布(LFED)来表达三维局部区域和结构信息,进而采用卷积深度置信网络来学习高层特征。

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    CVPR 2019 Oral | Relation-Shape CNN:以几关系卷积推理云3D

    随着以卷积神经网络(CNN)代表深度学习兴起,大量研究工作致力于 CNN 像分析上巨大成功复制到云处理领域。然而由于云数据不规则性,经典像网格卷积难以适用。 云分布于 3D 几空间,因此卷积应当对刚体换具有鲁棒性,比平移、旋转等。 成一个隐含,因此卷积得到表征应当具备有区分力意识」。 RS-CNN 核心是从几关系推理学习 3D ,因本文看来,3D 之间关系能够有表现力编码其隐含信息。 RS-CNN 基本卷积算子 2 所示。了实现局部卷积归纳学习,我们局部云子集 ? 建模一个球邻域,该邻域采样 xi,其余 xi 邻居 ? 。 法上,我们 wj 替换 wij,并让 wij 从几关系向量 hij 学习一个高维映射函数 M。hij 是预先定义 xi 和 xj 之间先验。该过程可以描述: ?

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    WebRender:让网页渲染丝顺滑

    我们来看看这是工作。 首先,你需要告诉 GPU 需要绘制什么。这意味着给它传递,并告知填充。 要达到目,首先分解成简单(通常是三角)。 这些处于 3D 空间,所以一些可以其他背后。然后三角所有角顶 x、y、z 坐标组成一个数组。 ? 然后发出一个绘调用 —— 告诉GPU来绘制这些。 ? 了尽可能利用所有内核,创建一定数量批处理工作,每个批次包括大量。 ? 这就是 GPU 数百或数千个内核上切分工作是因这种极端并行性,我们才能想到每一帧渲染所有内容。 它此使用了几种不同技术。 从列表删除任不必要(早期剔除) 节省时间最好办法是什么都不做。 首先,RenderBackend 可以减少显示列表项目。它会识别哪些项目出现屏幕上。 此,它查看一些东西,每个滚动盒滚动距离。 某些部分盒子内,则该被包括需要绘制列表。否则被删除。这个过程叫做早期剔除。 ?

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    设计模式 ☞ 结构型模式之桥接模式

    它是用组合关系代替继承关系来实现,从而降低了抽象和实现这两个可维度耦合度。   现实生活,某些类具有两个或多个维度化,既可按分,又可按颜色分。 我们来举个例子解释下上,假有一个几 类(即上 Abstraction), 从它能扩展出两个子类: ​圆。 但是,由于已有两个子类,所以总共需要创建四个类才能覆盖所有组合,例 蓝色圆 和 红色层次结构新增和颜色导致代码复杂程度指数增长。 ?    问题根本原因是我们试两个独立维度——与颜色——上扩展类(即上 Implementation)。这处理类继承时是很常见问题。桥接模式通过继承改组合式来解决这个问题。 根据该法,我们可以颜色相关代码抽取到拥有 红色 和 蓝色 两个子类颜色类,然后添加一个指向某一颜色对象引用成员量。现类可以所有与颜色相关工作委派给连入颜色对象。

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    杨臻:《PPT 3D科研绘》课程连载两节

    这节课从剖面和光影关系两个基本原理出发,讲解了用PPT绘制几剖面,得到球双剖面、球三剖面、核壳结构、多层核壳结构、空心球体、多孔空心球体、剖面晶体等科研绘高频使用。 本节技巧对于使用PPT进行矢量绘非常重要。比绘制一些细胞组织结构时,我们高频使用本节介绍技巧。因此推荐生物与医学专业学员仔细学习本节。 ? 我开发课程过程,经过与温健先生(@只设计)讨论,对“渐心”进行了重新挖掘和试验,我们最终明确了“渐心”概念,让渐心成一个人人能明白,人人都会用技术。 算是给圈内做了一微不足道贡献。 ? 首次提出路径渐使用本身作路径研究过程,我意外发现任意路径渐是可以使用自身路径。 而之前,任意路径渐会调用圆路径一直都是大家无可奈事实。 ? 经过与温健先生讨论,我们发现了让路径渐使用其自身路径法。借此法,PPT路径渐用途被大大扩展。

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