1、计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值
2、背面图案：该纪念钞背面主景图案为古希腊雕塑“掷铁饼者”、运动员群像图案及“2008”字样。主景图案下方为年号“2008”及行长印章。票面左侧为“第29届奥林匹克运动会纪念”、面额数字“10”、汉语拼音“YUAN”字样及光变全息开窗安全线；票面右上方为“中国人民银行”的汉语拼音及蒙、藏、维、壮四种民族文字的“中国人民银行”字样和面额。此纪念钞自发行以来就倍受藏家追捧，价格一直居高不下，现该套纪念钞的市场价格目前在3500元左右。
3、在实际应用中，它体现出首位命中率高(首位命中率是指1000万库中返回的最相似的人像和输入人像为同一人的概率)的优点。根据统计，如果查询照为证件照，与千万库进行比对，静态人像系统的首位命中率高达5%；即使查询照为临时拍摄效果欠佳的盘查照，首位命中率依然高达3%。比对速度快则是该系统的第二个优点，1000万级图片库1：N比对可以在1秒内返回结果，即使图片库规模大幅提升到15亿，1：N比对的结果返回时间也只在3秒左右。
4、由于原始头像的图片文件有很多，所以他们选择最流行的以及用户最常用的进行重塑。
5、https://zhuanlan.zhihu.com/p/47386292
6、大北照相馆的摄影师给他留下了这一珍贵的瞬间，给世人留下阳光、时尚、青春的雷锋形象。(qq经典头像早期原图)。
7、“从报到那天起，我们就在一起工作，一直到他当兵入伍才分开。我被分配到三炼焦车间学做调火工。我们同在一个食堂吃饭，有时上下班一同走，业余时间也经常在一起玩。
8、VLAD(VectorofAggragateLocallyDescriptor)相对于BOW的差别就是，BOW是把局部特征的个数累加到聚类中心上，而VLAD是把局部特征相对于聚类中心的偏差(有正负)累加到聚类中心上，而且是对最相邻的k个聚类中心都进行累加(k一般设为4左右)，这样能很大程度地提高特征量化的准确度，而且还能减少聚类中心的数目以提高量化速度。在累加每一个局部特征的偏差时，实际上累加的不是一个数，而是一个局部特征向量，比如用SIFT特征时累加的就是一个128维的向量，这样最终VLAD向量的维度就是128*聚类中心个数。如果聚类中心个数是2最终的VLAD向量就是32768维。用这么大的向量去表征一副图片，显然会显得冗余，所以我们对直接累加的VLAD向量还要进行PCA降维，作者在使用VLAD向量的时候把它降到了512维，识别速率有了质的提升而识别率却基本维持不变。
9、 2019年 HAVEAGOODTIME(qq经典头像早期原图)。
10、散场之后，易秀珍悄然来到雷锋身边：“春天来了，该换季了，该买的衣服买两件吧！”
11、人像识别其实主要有两个重要步骤：人像的检测与定位和人像的识别比对。检测与定位是通过计算机或者人为地找到人像的位置并分离其与背景图像，最后使用分隔而来的前景图像进行特征提取进而比对识别。
12、随着公安视频监控建设的飞速发展，以充分发挥视频图像信息效能为核心的视频警务模式已悄然兴起。我国警务安防平台已经基本实现了视频监控的联网及共享，但视频图像信息的处理分析能力还有很大的提升空间。
13、第四套人民币80年10元正面的背景图分别是一个汉族和蒙族男子的头像，而纸币的左侧是“凤凰牡丹”。凤凰可是“百年之王”，在我国更是神鸟，估计发行的时候也是希望第四套人民币80年10元能像它一样神吧，背面则以珠穆朗玛峰为背景。
14、“当时我吃不惯鞍山的高粱米饭、玉米窝窝头。每月一个人只有4斤细粮，雷锋常常把他那份省下来给我。我不许他这样做，可他说：‘我吃什么都行，等你慢慢习惯了，我就不给你送了。’他对别人的照顾不是作秀，更不图什么，他把工友都当做兄弟姐妹。”
15、雷锋去弓长岭矿山建设工地后的那段日子，易秀珍心里觉得空落落的：“只要有人从弓长岭那边回鞍钢办事，我就变着法儿打听雷锋的情况。凡是从工地回来见过雷锋的人，都对我说：那儿环境如何艰苦，他干活如何没日没夜，有时忙得洗不上脸、吃不上饭，夜里还要点灯熬夜看书、写日记。大家都对他赞不绝口。
16、上式取消了中Ci>=0的约束条件，因此每个特征可以用多个聚类中心进行表示。
17、在第四套人民币的所有券别中，发行数量最少的是1980年版50元和1980年版100元，1980年50元的发行冠号只有24个，其中含补号JZ，大体测算1980年50元的发行数量不足20亿张，然后仅仅流通了5年就被1990年版50元所取代。80年50元流通在人民生活并不富裕的改革开放初期，所以使用50元券较多，损耗比较严重，现存世的新券很少。而且随着第一套人民币、第二套人民币和第三套人民币的整体上涨，第四套人民币大全套配册也消耗了大量全新的80版50元，造成了市场上交易的新品80版50元逐年下降，让它成为了第四套人民币中的“币王”。现在市场价格每张3500元左右。(注：1980年版的伍拾圆券)
18、很快。细节简单不填充颜色的话十分钟不到就能画一张，抠得特别细的耗时最久也不超过两个小时。
19、“两化”13个月后再议|交通信号优化市场狼烟四起
20、面值几分几角的硬币被拍出高价的新闻不少，很容易让大家相信大部分的退市硬币都会价格暴涨。事实上，真正有收藏价值的硬分币数量极少，而且此类收藏品造假很容易。
21、你画的兔子图深得人心，为什么会选择这样的主题？
22、但是在权重和数据相乘的时候还会有一个问题：当x取值很接近0的时候权重值g(x)也很接近0，当权重过小时会抹掉特征向量的前几个数据，这样会造成特征向量的部分数据无效，在度量特征向量相似度时反而会增大误差，所以在取离散g(x)值作权重的时候不能从0开始取值而应当有一个初始值。
23、我国自建国以来发行的邮、币、卡种类繁多，其中不乏有经典之作，还有些自发行以来并不受关注，但随着时间的推移，逐渐被人们发现其价值，从而价格走高。
24、自上世纪九十年代开始，随着计算机性能的大幅提升和模式识别技术的发展，人像识别技术逐渐兴起并受到人们重视，成为计算机视觉和模式识别领域的一项热门技术。
25、 机器学习在自动驾驶中的应用-以百度阿波罗平台为例(上)
26、标配就是眼线、美瞳外加嘟嘴斜看镜头，虽然呱呱现在看着这些照片都想给他一个大嘴巴子，但是当年流行非主流的时候这种装扮老火了，谁的空间里没有一两张都是会被嫌弃的.......
27、在系统中选定目标人员和区域，再筛选系统给出的命中人员结果，系统会自动画出目标人员的行动轨迹。通过自动化手段分析并寻找目标人员行动轨迹，系统可以为下一步行动提供决策依据。目前，该系统已经形成可执行的成熟战法。公安机关从监控视频中截取嫌疑人头像，载入人口库中识别比对，定位嫌疑人身份。随后路人库中搜索，查找其过往轨迹，在其经常出入的卡口进行蹲点，当嫌疑人经过卡口时报警，蹲守民警即可将其抓捕。
28、 理解计算：从√2到AlphaGo——第3季 神经计算的数学模型
29、在墨里哀眼里，像素画虽然“渣”但并不意味着粗糙、过时，也不仅仅是对童年的怀旧。这更像是科技时代的手艺人，用一个iPhone在点阵图里串联出狐狸兔子与女孩，与从前的工匠用针线绣出花鸟无异。
30、“我出生在一个普通的贫民家庭，我是老大，下有四个弟妹。那一年八九月份，鞍钢就在湖南招工，我刚考取长沙二中读高还没入学就去报名招工了。父母舍不得我到外地工作，可家里太困难了，作为老大，我一咬牙就出来了。”易秀珍讲，当时鞍钢在湖南招了六七百人。
31、其实每个经历过FC游戏机年代的年轻人都在同时期接触了像素画，毕竟游戏的场景，过场动画等等都是像素绘制的。而且像素这种复古元素在当下依然无处不在，十字绣、乐高、拼豆等等通过单一元素罗列形成的作品和像素画原理都是相同的。
32、沉珂因为其“精致的脸、哥特风、颓废、细腻文笔、单亲家庭、自杀”等标签(网传)成为许多懵懂叛逆的青少年们心中偶像，说她是早期网络红人完全没有错误。
33、为保持硬币维新度，硬分币不能随便清洗，因为清洗过的硬币通常会失去原有的价值。不要在硬币的表面乱涂，乱刮，乱画，拿硬币时切记带上手套或者只拿住硬币的边缘，因为指纹和手上的油脂很容易弄脏硬币以致于使硬币价值下跌。
34、此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的，最适用于缩略图搜索。
35、推土机手作业，最难的莫过于检修、清洗发动机。雷锋学会了检修就不让师傅动手了。他每次都争抢着钻到车盘底下，仰躺着打开检示器，再仔细清洗发动机，干完了从车盘底下爬出来，作业服都被汗水浸个透。
36、在去年的北京这一卖会钱币邮品中国现代铸币部分专场拍卖中，1975年第二版人民币硬分币"工农学"铝质试样2套6枚最后的成交价格为253万元人民币(含佣金价)，成为钱币专场的标王。
37、最后为了保证图片的自然性，增加一个参数来调整透射率：
38、在ScSPM之后是LLC，LLC对ScSPM的改进，在于引入了局部约束，其实也就是上文提到的VLAD向量，LLC是把特征量化到附近的多个聚类中心，所以才有局部约束这种提法。盗用一下JinjunWang论文里的图直观说明VQ、ScSPM和LLC三者的区别：