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关键帧造句

造句与例句手机版
  • 首先,进行视频分割和提取关键帧
  • 基于支持向量机的视频关键帧语义提取
  • 其主要区别是,它的顶点位置仅用来存储关键帧
  • 选择你想记录的关键帧的开始和结束的范围
  • 第五章介绍了我们提出的一种从运动捕捉数据中提取关键帧的算法。
  • 一个关键帧应用于一个格子上,用于解决问题的按钮都会不可用。
  • 这个属性可有助于将你许多的旋转处理存储到文件中去(例如关键帧动画) 。
  • (注意,你需要改变关键帧类型为直线,如果你希望岩浆的速度保持恒定的话。 )
  • 因此,需要关键帧的数量较少一些,与基于顶点的动画而言它干净些。
  • 关键帧图象皮肤检测方法从皮肤的运动特征、颜色特征和纹理特征三个方面进行综合考量。
  • 关键帧造句挺难的,這是一个万能造句的方法
  • 通过合理的把视频分割成镜头( shot ) ,我们可以用关键帧( keyframe )作为镜头视觉内容的有效抽象。
  • 在计算机图形学中,大多数动画的创作是采用传统的、花费大量劳动的“关键帧”技术。
  • 试验表明,这种关键帧提取算法是有效的,其建立的视频摘要能较好的反映原视频的内容。
  • 并对其中基于关键帧的检索中关键帧的提取提出了一种局部“镜头”检测的方法,使得关键帧更具有代表性。
  • 视频可看作是连续的图像序列,因此,在最后一章简要地介绍了基于关键帧特征的视频检索。
  • 运动捕捉技术的出现,为角色动画制作注入了新的活力,弥补了传统的关键帧动画制作方法的不足。
  • 行走的实现目前使用了类关键帧法:把一个行走周期的动作进行分解,分解成10个关键动作,这10个关键动作由ik计算得到。
  • 本文主要研究了视频时域分割问题,将整个视频划分为若干级的层次结构:场景、镜头、关键帧等。
  • 同时,我们设计了相应的关键帧提取算法,将视频的皮肤检测问题转换为关键帧图象的皮肤检测问题。
  • 接着给出了静态视频摘要算法,包括快速子镜头检测算法、关键帧提取算法以及基于前背景分离的场景检测算法。
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