sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "obraznih značilk".
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Za učinkovitejše učenje si drevesa med seboj delijo nekatere izmed vizualnih predstavitev obraznih značilk.
Za preslikavo začetne oblike obraznih značilk v trenutno obliko obraznih značilk, moramo izračunati rotacijsko matriko in matriko skaliranja.
Z uporabo transformacije se potem lokacije uporabljenih vizualnih značilk, preslikajo iz začetne razporeditve obraznih značilk glede na trenutno razporeditev obraznih značilk.
Verjetno zato, ker vsebujeta dovolj slikovnih točk drugje, ne le okoli ust, kot metoda obraznih značilk.
Vendar smo kot boljšo rešitev uporabili detektor obraza in obraznih značilk iz knjižnice dlib.
V zadnjemu času se je pojavilo nekaj detektorjem obraznih značilk, ki ugotavljajo ali so značilke prekrite.
V primeru bolj robustne detekcije obraznih značilk, bi lahko uporabili tudi bolj napredno metodo poravnave obraza, ki uporablja lokacije večih obraznih značilk.
V nekaterih primerih so se kljub zamiku lokacije obraznih značilk pri prekrivanju, te poravnale nazaj na pravo mesto.
Tu lahko vidimo, da kodirnik očitno ni zmožen prepoznati obraznih značilk in jih zato ne more pravilno kodirati.
Torej je na območju, kjer nas prekrivanje zanima, majhno število obraznih značilk.
Ti modeli so postavili temelje nadaljnjim raziskavam, kjer je mogoče s pomočjo obraznih značilk nadzorovati identiteto generirane slike.
Ti detektorji večinoma razširjajo že od prej prisotne detektorje tako, da ti poleg lokacije obraznih značilk tudi ocenijo ali so te prekrite.
Ta člen spodbuja, da generirani obraz v prostoru obraznih značilk ustreza identiteti, podani kot pogoj.
Ta postopek je delno odvisen od uporabe algoritma za določevanje obraznih značilk.
Ta način določanja lokacije vizualnih značilk je bolj robusten na spremembe v razporeditvi obraznih značilk in tudi hitrejši.
Ta modela uporabimo za luščenje obraznih značilk iz slik ustvarjenega in resničnega otroka, nato pa med tema dvema zloženkama izračunamo kosinusno podobnost.
Ta metoda se sooča s težavami, kadar pride do velike variacije v lokaciji obraznih značilk ali pa pri prekrivanju obraznih značilk.
Stestirali smo jo na posnetkih prek spletne kamere, katere smo uporabili prej pri prekrivanju z detektorjem obraznih značilk.
Prva vsota za lokacijo obraznih značilk določi vizualno ustreznost značilke.
Posnetke smo spremenili v zaporedje sličic z uporabo detektorja obraza in obraznih značilk iz knjižnice dlib.