在线diy——个性化定制的发展
当产品工业化,批量化生产后,经常容易碰到撞衫、街机等等现象。可是大家在除了对喜欢的品牌有认同感外,我想不会对购买同一款产品的人有多大的认同感和好感。很多时候都在避免与身边的人购买同款产品,而且更愿意在产品中加入自己的想法。
diy就是一个很好的解决办法,当然这个diy不是完完全全的本意do it youself,而是在给定的条件下稍微做些改变。最开始在网上盛行的就是tshirt和马克杯,diy部分主要也就是产品的图案,其它无区别,否则成本过高。随着网络的发展,在线diy也越来越多,主要是因为它解决了地域限制,使用者也无需成本,易上手,加强了厂商和用户之间的互动和品牌实力。在线diy的形式也因为技术的发展越来越广泛,平面到三维,图案到形状。
刚想到了字母饼干
人脸检测分类器haarcasade_frontalface_alt_xml文件中数据含义
opencv中提供的人脸识别分类器xml文件,看了Paul Viola和Rainer Lienhart的论文才大致明白。
<size>20 20</size> <stages> <_> ... <!--trees--> <_> <!-- tree 0 --> <_> <!-- root node --> <feature> <rects> <_>2 7 14 4 -1.</_> <_>2 9 14 2 2.</_> </rects> <tilted>0</tilted> </feature> <threshold>3.7895569112151861e-003</threshold> <left_val>-0.9294580221176148</left_val> <right_val>0.6411985158920288</right_val> </_> </_> ... </trees> <stage_threshold>-1.3442519903182983</stage_threshold> ...
size为分类器长宽,这里为20X20
xml文件中主要单元为tree节点,其中:
feature代表一个矩形特征;
rects表示矩形特征中矩形个数,2个或者3个,跟特征类型有关;
2 7 14 4 -1和2 9 14 2 2五元组中前2个数代表矩形的左上角顶点坐标(x,y),中间2个为矩形的长宽(w,h),最后一个权重a,跟矩形面积成反比,且特征中黑白区域此值是反号的。计算特征像素总数时即用这个矩阵的像素和乘以权重,加上另一个矩阵的像素和乘以权重;
tilted为0或者1,0代表正矩形,1代表旋转45度矩形;
threshold为弱分类器的阀值,
left_val为左值,
right_val为右值,
stage_threshold为强分类器阀值。
当弱分类器求出的特征值小于阈值时,左值为弱分类器结果,当大于阈值时,右值为弱分类器的结果,然后一个强分类器里面若干个弱分类器的结果之和如果大于强分类器的阈值,则强分类器输出为1,否则输出为0。
附论文(豆丁docin.com可以找到):
Paul Viola:Robust Real-time Object Detection
Rainer Lienhart:An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection
人脸识别-寻找完美的对称脸
加载带有人脸的照片,通过人脸识别自动识别出一组头像,选择头像,拖动标尺看看你有没有完美对称的脸。
jp.maaash是开源的人脸识别项目,移植于opencv,根据人的脸部特征数据监测图片的人脸。
最近做的几个flash网页

嘉人星座
主要就是3d转盘,对方手绘模特未定,所以还未上线
thefwa的收录站,耳目一新,所以拿原素材仿了个,spa给人的感觉就应该是这样。简单应用了GAIA Framework,不错的flash网站架构。
摩纳歌艺术酒店全景展示网
用flash cs5的for iphone制作,flv的逆序播放有时会灰频,skybox在ipad上也好卡
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