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candide人脸模型是三维人脸重建中一个重要的模型，本文档设计了candide三维人脸建模。在vc++环境下。-Candide face model are three-dimensional facial reconstruction of an important model, this document was designed three-dimensional face modeling Candide. In vc++ environment.
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关于图像超分辨率重建的系统设计关键算法,以光学系统简化模型引入,适合大视角的超分辨率重建-With regard to image super-resolution reconstruction of the system design key algorithms in order to simplify the model for the introduction of optical systems, suitable for large view of the super-resolut
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领域驱动设计 精简版本。模型驱动设计的基本构成要素
分层架构
面向深层理解的重构
共享内核
领域驱动设计新进展-Streamlined version of the domain-driven design. Model-driven design of the basic constituent elements of a layered architecture for the reconstruction of the deep understanding of share
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本文提出的基于稀疏线性模型的优化算法能够相对准确、稳定地估计出二维特征点的深度信息。将深度估计值应用于形变算法，可以提高人脸的重建精度。-The proposed model based on sparse linear optimization algorithm is relatively accurate and stable two-dimensional feature points to estimate the depth of information. Estimate the
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本书由Joshua Kerievsky科瑞夫斯盖著，杨光，刘基诚译。本书开创性地深入揭示了重构与模式这两种软件开发关键技术之间的联系，说明了通过重构实现模式改善既有的设计，往往优于在新的设计早期使用模式。本书不仅展示了一种应用模式和重构的创新方法，而且有助于读者结合实战深入理解重构和模式。书中讲述了27种重构方式。-Written by Joshua Kerievsky Keruifusi covered, Yang Guang, Liu Cheng-based translation. Thi
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数学模型可以描述为：对于现实世界的一个特定对象，为了一种特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构。在计算机视觉技术研究中，建立特定的数学模型，可以大大简化问题。本文将从图像分割、特征提取、图像识别、三维重构等计算机视觉技术中几个重要方面来论述数学模型的应用。-Mathematical model can be described as: for a particular real-world objects, for a specific pur
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我们把Kinect相机作为3D测量设备来分析，试验性的研究深度测量分辨率和错误属性，并将Kinect与SLP相机和一个3D-TOF相机就立体重建的准确性做定量比较。我们提出了Kinect几何模型、Kinect相机的标定步骤和Kinect 3D测量的准确标定流程。我们展示了Kinect标定的功能-通过将它融入到一条SfM
Pipeline中，在这里从动态的Kinect相机获得的3D测量数据通过计算彩色相机中与之相匹配的位姿被变换到普通坐标系。
-We put the Kinect came
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：虚拟人手操作的逼真性和准确性直接影响到仿真分析结果的可靠性。在虚拟维修作业过程
中虚拟人需要不同的手势对各种工具进行灵活操作，针对该问题提出了从模型中重构手势的思想，
并给出了一种新的关节角提取算法。首先，在人体建模软件中建造需要的目标手势并提取出骨架；
然后用算法对原有手部模型各关节角进行迭代求解，直到该手部模型姿势与目标手势一致，实现对
目标手势的重构。Jack 平台上仿真结果表明，该算法可以快速有效地提取出手部模型的关节-Realistic and accurate vi
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基于多幅图像序列的三维重建技术，以两幅图像的三维重建算法为基础，采用由运动
中恢复校准的结构方法，在已知摄像机参数的情况下，利用KLT特征点跟踪算法，实现了多
幅图像的三维重建，并利用集束调整优化了重建结果．-We presented a three dimensional reconstmction method based on image sequence of multiple
images． Under the condition of the known camem pa
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把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图
像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候
选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量
局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙
齿模型图像的特征，并为牙齿
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TVAL3算法的使用手册。TVAL3是一种利用梯度模稀疏性的压缩感知重构算法，恢复平滑图像效果不错。-User_Guide for TVAL3. TVAL3 is s compressed sensing reconstruction algorithm using gradient model sparsity. It can restore smooth image with good result.
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