特征点造句怎么写

方法根据人工牙特征点来定义一个长方体，从而建立其人工牙坐标系，并采用三坐标测量仪进行特征点参数的测量。

首先定义了广义接触时间的概念，并提出了基于特征点跟踪的估计匀速运动目标接触时间的理论依据和利用特征线段估计接触时间的解决思路。

将这种分割算法应用到耳形图像的分割，外耳形状的特征点和特征线明显的分割出来，非常利于识别；

然后基于规则筛选出关键特征点集，通过两步最小二乘法拟合牙弓线。

应用这些特征点进行眼底图象的配准，最终将各部分眼底图象拼接成一较完整的图象。

本文算法首先对立体图像对中的左图像进行DT网格剖分，把各三角形的顶点作为“特征点”在右图像中寻找它们的匹配点。

用靶标上任意3个非共线特征点的三维坐标建立单位正交基，从而求得多视点云坐标系初始变换矩阵。

提出了对图像数据进行一阶微分并求其局部重心点作为其边缘特征点，以提高测量稳定*和测量精度。

在特征点的提取阶段通过利用先验知识的迭代法得到二值化阈值，然后依据轮廓特征排除非特征点。

根据MPEG-4确定出标准模型特征点的位置,从正面和侧面两幅照片出发,进行特征点编辑,获取人脸的关键特征点的位置,然后对标有对应特征点的标准模型进行变形,进行纹理映*,最后获得了真实的个*化人脸模型。

利用数学形态学方法提取声谱包络，并进行包络特征点的自动识别。

提出一种新的轮廓特征点提取方法，它利用最小二乘法拟合轮廓曲线，结合斜率、曲率信息提取特征点。

一百由于该方法属于单眼视觉，避开了目前仍未能有效解决的立体视觉特征点对应*的问题。

在正确识别角点、切点等特征点的基础上，提出了约束最小二乘算法，可精确求解带边界约束圆弧的重构问题。

此算法首先结合RAC和K -均值聚类方法对未知模型的特征点进行预匹配，得到的匹配结果称为聚类点集。

并且本算法的框架可以扩展运用到其他物体的特征点定位上。

针对传统地形图缩编中高程点抽稀存在的问题，提出基于特征点的高程点抽稀的方法，使用此方法一方面可以保留特征点处的高程点，另外可以实现高程点的自动抽稀。

结合人脸结构信息，提出了融合鼻孔角度信息的嘴唇特征点提取方法。

最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。

其次，采用全局形状模型、面部显著特征区域成分形状模型以及人脸面部的相似*构形相结合的办法来共同约束特征点的定位结果；

提出了一种指纹图像特征点的提取方法——脊线跟踪法。

作为学生的他并不是在眯着眼查收未读的短信息，而是在认真地观看屏幕上的模糊蓝点，这些蓝点是透露疟疾诊疗信息的特征点。