A human face provides a variety of

A human face provides a variety of different communicative
functions, such as identification, perception of emotional expressions,
and lip-reading. Face perception is currently an
active research area in the computer vision community.
Much research has been directed towards feature recognition
in human faces. Three basic techniques are commonly used
for dealing with feature variations: correlation templates
[1][2], deformable templates [3], and spatial image invariants
[4]. Several systems of locating human face have been
reported. Eigenfaces, obtained by performing a principal
component analysis on a set of faces, are commonly used to
identify faces [5]. By moving a window covering a subimage
over the entire image, faces can be located within the entire
image. [6] reports a face detection system based on clustering
techniques. The system passes a small window over all
portions of the image, and determines whether a face exists
in each window. A similar system with better results has been
claimed by [7]. A different approach for locating and tracking
faces is described in [8]. This system locates faces by
searching for the skin-color. After locating a face, the system
extracts additional features to match this particular face. Recently,
Pfinder [9] uses skin-color to track human body.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใบหน้าของมนุษย์มีความหลากหลายของฟังก์ชั่นที่แตกต่างกัน
สื่อสารเช่นการระบุการรับรู้ของการแสดงออกทางอารมณ์และ
ริมฝีปากอ่าน การรับรู้ใบหน้าในปัจจุบันคือพื้นที่วิจัย
งานในชุมชนของวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์.
วิจัยเป็นจำนวนมากที่ได้รับโดยตรงต่อการรับรู้คุณลักษณะ
ในใบหน้าของมนุษย์ สามเทคนิคพื้นฐาน
ที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการรับมือกับการเปลี่ยนแปลงคุณลักษณะ:แม่แบบความสัมพันธ์
[1] [2] แม่แบบ deformable [3] และ invariants ภาพอวกาศ
[4] หลายระบบของใบหน้าของมนุษย์ได้รับตำแหน่ง
รายงาน eigenfaces ที่ได้รับโดยการดำเนินการที่สำคัญการวิเคราะห์องค์ประกอบ
กับชุดของใบหน้า, มักใช้เพื่อระบุใบหน้า
[5] โดยการย้ายหน้าต่างครอบคลุม
subimage มากกว่าภาพทั้งใบหน้าจะอยู่ภายในภาพ
ทั้งหมด[6] รายงานระบบตรวจจับใบหน้าขึ้นอยู่กับการจัดกลุ่มเทคนิค
ระบบผ่านหน้าต่างขนาดเล็กกว่าทุกส่วนของภาพ
และกำหนดว่าใบหน้าอยู่
ในแต่ละหน้าต่าง ระบบที่คล้ายกันกับผลลัพธ์ที่ดีกว่าได้รับการ
โดยอ้างว่า [7] วิธีการที่แตกต่างกันสำหรับตำแหน่งและการติดตามใบหน้า
อธิบายไว้ใน [8] นี้ตั้งอยู่ระบบใบหน้าโดย
หาผิวสีหลังจากที่ตำแหน่งใบหน้า
ระบบสารสกัดจากคุณลักษณะเพิ่มเติมเพื่อให้ตรงกับใบหน้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งนี้ เมื่อเร็ว ๆ นี้
pfinder [9] ใช้ผิวสีในการติดตามร่างกายมนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ใบหน้ามนุษย์มีหลากหลายแตกต่างกันเพื่อ
ฟังก์ชัน เช่นรหัส การรับรู้ของนิพจน์ทางอารมณ์,
และ lip-reading หน้ารับรู้อยู่
พื้นที่วิจัยใช้งานในคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ชุมชน
วิจัยมากได้รับคำแนะนำต่อการรับรู้คุณลักษณะ
ในใบหน้ามนุษย์ โดยทั่วไปใช้เทคนิคพื้นฐานสาม
สำหรับจัดการกับรูปแบบลักษณะการทำงาน: ความสัมพันธ์แบบ
[1] [2], แม่ deformable [3], และปริภูมิรูป invariants
[4] มีหลายระบบการค้นหาใบหน้ามนุษย์
รายงาน Eigenfaces ได้รับ โดยการดำเนินการหลัก
วิเคราะห์ส่วนประกอบของใบหน้า ชุดที่ใช้โดยทั่วไปการ
ระบุหน้า [5] โดยการย้ายหน้าต่างครอบคลุมแบบ subimage
ผ่านทั้งภาพ หน้าสามารถอยู่ภายในทั้งหมด
รูป [6] รายงานระบบตรวจจับใบหน้าตามคลัสเตอร์
เทคนิค ระบบผ่านหน้าต่างเล็ก ๆ เหนือทั้งหมด
บางส่วนของรูปภาพ และกำหนดว่า ใบหน้าที่มีอยู่
ในแต่ละหน้าต่าง มีระบบที่คล้ายกับผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
อ้าง [7] วิธีการแตกต่างกันเพื่อค้นหา และติดตาม
หน้าอธิบายไว้ใน [8] ระบบนี้ตั้งอยู่หน้าโดย
หาสีผิว หลังจากค้นหาใบหน้า ระบบ
แยกคุณลักษณะเพิ่มเติมเพื่อให้ตรงกับหน้านี้เฉพาะ ล่าสุด,
Pfinder [9] ใช้สีผิวเพื่อติดตามร่างกายมนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใบหน้าของมนุษย์ที่จัดให้บริการความหลากหลายของการใช้งานสื่อสาร
แตกต่างกันไปเช่นการเข้าใจการระบุตัวตนของสำนวนทางด้านอารมณ์ความรู้สึก
และริมฝีปาก - การอ่าน การรับรู้ต้องเผชิญคืออยู่ในขณะนี้ที่
พื้นที่ใช้งานวิจัยในชุมชนวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ที่.
การวิจัยกันมากมีการนำไปสู่การรู้จำโดดเด่นไปด้วย
ในหันหน้าเข้าหาของมนุษย์ สามเทคนิคพื้นฐานโดยทั่วไปใช้
ซึ่งจะช่วยในการจัดการกับความหลากหลายโดดเด่นไปด้วยเทมเพลต
ซึ่งจะช่วยความสัมพันธ์[ 1 ],[ 2 ], deformable เทมเพลต[ 3 ]และ ภาพ บางส่วน invariants
[ 4 ] ระบบการค้นหาหลายหน้ามนุษย์มีการรายงานว่า
ซึ่งจะช่วย eigenfaces ได้รับโดยการวิเคราะห์
คอมโพเนนต์หลักในชุดของใบหน้ามีใช้กันทั่วไปในการ
ระบุหันหน้าเข้าหา[ 5 ] โดยการย้ายหน้าต่างที่ครอบคลุม subimage
อยู่ที่ ภาพ ทั้งหมดหันหน้าเข้าหาสามารถตั้งอยู่ ภายใน ทั้งหมด
ภาพ[ 6 ]รายงานระบบการตรวจจับใบหน้าที่ใช้เทคนิคระบบคลัสเตอร์
ตามมาตรฐาน ระบบจะส่งผ่านหน้าต่างขนาดเล็กที่ผ่านทั้งหมด
ส่วนต่างๆของ ภาพ และจะเป็นตัวกำหนดว่าจะไม่ว่าจะหันหน้าเข้าหาที่มีอยู่แล้ว
ในแต่ละหน้าต่าง ระบบความเหมือนพร้อมด้วยผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้รับการ
อ้างโดย[ 7 ] แนวทางที่แตกต่างกันในการค้นหาและการติดตาม
หันหน้าเข้าหาได้อธิบายไว้ใน[ 8 ] ระบบนี้เมื่อพบหน้ากันได้
การค้นหาสำหรับผิวสีหลังจากการค้นหาหน้าที่ระบบ
สารสกัดจากสาหร่ายคุณสมบัติเพิ่มเติมให้ตรงกับหน้านี้ เมื่อไม่นานมานี้
pfinder [ 9 ]จะใช้ผิวสีในการตรวจสอบติดตามร่างกายมนุษย์