圆弧长如何计算我发明了许多这些问题的算法，都是100%的准。也不知现代人如何看我一个农民。请到我的空间日记看_作业帮
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呵呵，最实用的就是好方法。最好的方法出于实践！！
圆心角所对的弧长的计算公式是：L＝n*2πR/360当然这个也可以用自己的方式计算、农民也同样拥有自己的智慧 同样值得别人尊重其实我觉得算圆弧长 你可以拿跟软性的绳子 跟要算的圆弧按比例重合然后再撑直绳子
直接量出绳子长度 、在按比例缩小或放大...
有志不在年高，有水平不再学历，我相信你的才干，不过要学习应用到生活人脸识别算法_百度百科
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在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。适用领域范围信息技术分&&&&类二维三维
传统的个人身份验证手段如口令、证件、IC 卡等方式，由于与身份人的可分离性，致 使伪造、盗用、破译等现象时有发生，已经不能满足现代社会经济活动和社会安全防范的需要。生物特征识别包括指纹、掌纹、语音、人脸、虹膜、步态、掌静脉等。生物特征识别技术先投入广泛应用的是指纹、掌纹扫描识别技术，但是却常常因为受到皮肤纹理及干燥程度等条件制约出现误判，引发不必要的麻烦，已远远不能满足人们的需求。随着科学技术的不断发展，以及社会对于身份识别越来越高的要求，生物特征识别技术逐渐呈多样化发展，例如虹膜识别、声音识别、笔迹识别、签名识别、人脸识别等各项生物特征识别技术。
作为模式识别和图像处理领域成功的应用之一，人脸识别在过去 20 年里一直都是研究热点。相比之下，人脸识别的普遍性、可采集性与被采集者的可接受性较高，这就具有 了方便友好、易于接受、不易伪造等一系列优点。机器自动人脸识别研究开始于 1966 年 PRI 的 Bledsoe 的工作。1990 年日本研制的人像识别机，可在 1s 内中从 3 500 人中识别到 你要找的人。1993 年，美国国防部高级研究项目署（Advanced Research Projects Agency）和 美国陆军研究实验室（Army Research Laboratory）成立了 Feret（Face RecognitionTechnology） 项目组，建立了 Feret 人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。2007 年，上海市质量 技术监督局公布了城市轨道交通和旅馆商务办公楼两项安全防范系统地方标准，为 2010 年 上海世博会应用人脸识别技术提供技术规范。2008 年人脸识别应用于奥运会的安防。人脸 识别技术已经开始走入普通生活。国内外人脸识别技术还在进一步发展和完善之中，市场机会处于起步阶段，可广泛应用于安全、考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、 智能身份证、门禁、计算机登录系统、国家安全、公共安全、军事安全等领域。人脸识别（Facial Recognition），就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。第一步，需要对局部区域进行定义；第二步，人脸局部区域特征的提取，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量；第三步，局部特征选择（可选）；后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式，每个局部特征 对应一个分类器，后可用投票或线性加权等方式得到终识别结果。 人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技 术是人脸识别算法。目前人脸识别的算法有 4 种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅 人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。
作为人脸识别的第一步，人脸检测所进行的工作是将人脸从图像背景中检测出来，由于受图像背景、亮度变化以及人的头部姿势等因素影响使人脸检测成为一项复杂研究内容。检测定位：检测是判别一幅图像中是否存在人脸，定位则是给出人脸在图像中的位置。定位后得到的脸部图像信息是测量空间的模式，要进行识别工作，首先要将测量空间中的数据映射到特征空间中。采用主分量分析方法，原理是将一高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，投影到一个低维的向量空间中，表征为一个低维向量，并且仅仅损失一些次要信息。通过对经过检测和定位过的人脸图像进行特征提取操作可以达到降低图像维数，从而可以减小识别计算量，提高识别精度的作用。人脸识别系统采用基于特征脸的主 成分分析法（PCA），根据一组人脸训练样本构造主元子空间，检测时，将测试图像投影到 主元空间上，得到一组投影系数，再和各已知的人脸图像模式比较，从而得到检测结果。人脸识别算法的原理：系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。法主要集中在二维图像方面，二维人脸识别主要利用分布在人脸上从低到高80个节点或标点，通过测量眼睛、颧骨、下巴等之间的间距来进行身份认证。人脸识别算法主要有：
1.基于模板匹配的方法:模板分为二维模板和三维模板，核心思想:利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架,在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位,解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响。
2.基于奇异值特征方法：人脸图像矩阵的奇异值特征反映了图像的本质属性，可以利用它来进行分类识别。
3.子空间分析法：因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好等特点，被广泛地应用于人脸特征提取，成为了当前人脸识别的主流方法之一。
4.局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)是一种新的子空间分析方法，它是非线性方法Laplacian Eigen map的线性近似，既解决了PCA等传统线性方法难以保持原始数据非线性流形的缺点，又解决了非线性方法难以获得新样本点低维投影的缺点。
5.主成分分析(PCA)
PCA模式识别领域一种重要的方法，已被广泛地应用于人脸识别算法中，基于PCA人脸识别系统在应用中面临着一个重要障碍：增量学习问题。增量PCA算法由新增样本重构最为重要 PCS，但该方法随着样本的增加， 需要不断舍弃一些不重要PC，以维持子空间维数不变， 因而该方法精度稍差。
6.其他方法：弹性匹配方法、特征脸法(基于KL变换)、人工神经网络法、支持向量机法、基于积分图像特征法(adaboost学习)、基于概率模型法。二维人脸识别方法的最大不足是在面临姿态、光照条件不同、表情变化以及脸部化妆等方面较为脆弱，识别的准确度受到很大限制，而这些都是人脸在自然状态下会随时表现出来的。三维人脸识别可以极大的提高识别精度，真正的三维人脸识别是利用深度图像进行研究，自90年代初期开始，已经有了一定的进展。三维人脸识别方法有：
1.基于图像特征的方法：采取了从3D结构中分离出姿态的算法。首先匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向；然后，在保持姿态固定的情况下，去作脸部不同特征点(这些特征点是人工的鉴别出来)的局部匹配。
2.基于模型可变参数的方法：使用将通用人脸模型的3D变形和基于距离映射的矩阵迭代最小相结合，去恢复头部姿态和3D人脸。随着模型形变的关联关系的改变不断更新姿态参数，重复此过程直到最小化尺度达到要求。基于模型可变参数的方法与基于图像特征的方法的最大区别在于：后者在人脸姿态每变化一次后，需要重新搜索特征点的坐标，而前者只需调整3D变形模型的参数。人脸识别算法研究已久，在背景简单的情形下，大部分算法都能很好的处理。但是，人脸识别的应用范围颇广，仅是简单图像测试，是远远不能满足现实需求的。所以人脸识别算法还是存在很多的难点。
光照问题是机器视觉中的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显，算法未能达到完美使用的程度。
与光照问题类似，姿态问题也是人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较少，多数的人脸识别算法主要是针对正面，或接近正面的人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。
对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题，特别是在监控环境下，往往被监控对象都会带着眼镜﹑帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸识别算法的失效。
随着年龄的变化，面部外观也在变化，特别是对于青少年，这种变化更加的明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。
人脸图像的来源可能多种多样，由于采集设备的不同，得到的人脸图像质量也不同，特别是对于那些低分辨率﹑噪声大﹑质量差的人脸图像如何进行有效的人脸识别是个需要关注的问题。同样的，对于高分辨图像，对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。
基于统计学习的人脸识别算法是人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的培训。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流行分布，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。
传统人脸识别算法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。但是对于海量数据，这些方法其训练过程难以进行，甚至有可能崩溃。
大规模人脸识别
随着人脸数据库规模的增长，人脸算法的性能将呈现下降。监控布控
实时实现多路摄像机对数十万布控对象的现场识别和报警提示，广泛用于、火车站、等场所，实现对特定人群的。
公安照片搜索系统　
公安系统面临的一个难题是无法充分利用手头上现成的（身份证、等）数以百万计的照片资源，在查案过程中拿到一张照片却无法有效的定位其身份，人工的逐张进行照片对比几乎是不可能完成的工作，只能花费大量的警力和时间进行排查。采用人脸识别算法实现快速人脸检索查找，充分体现科技强警的威力。
门禁出入　
人脸识别算法的另一主流应用方向，其优势在于非接触操作而且直观方便便于事后查验。人脸识别算法用于门禁
身份识别　
有考场考生身份识别系统，公安局罪犯积分系统等。二维与三维人脸识别相结合，多种模式的识别使用，可以有效地提高人脸识别精确度；二维识别算法逐步应用于三维人脸识别；人脸识别算法要能克服：姿势、表情的变化，佩戴眼睛、珠宝和其它一些因素及光线等因素影响；识别算法应该需要更少的计算量。
本词条内容贡献者为
张新生 副理事长兼秘书长
中国通信学会
张英海 副秘书长
中国通信学会
毛谦 总工程师
原武汉邮电科学研究院
唐雄燕 首席专家
中国联通网络技术研究院
何宝宏 主任
工业和信息化部电信研究院互联网中心
蒋远 副院长兼总工程师
中国移动设计院
罗圣美 首席架构师业务总工程师
中兴通讯股份有限公司
率鹏 副主任
百度公司发展研究中心
中国通信学会科普中国百科科学词条评审专家委员会
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古时候,人们通常用( )、(古时候,人们通常用( )、( )( )记数.后来人们发明了一些记数符号,这些记数符号就叫做( ).
古时候,人们通常用( )、(古时候,人们通常用( )、( )( )记数.后来人们发明了一些记数符号,这些记数符号就叫做( ).
简介　　人类最早使用的计时仪器是利用太阳的射影长短和方向来判断时间的.前者称为圭表,用来测量日中时间、定四季和辨方位；后者称为日晷,用来测量时间.二者统称为太阳钟. 　　公元前1300～前1027年,中国殷商时期的甲骨文,已有使用圭表的记载.《诗经·国风·定之方中》篇有,“定之方中,作于楚宫.揆之以日,作于楚室……”.确切记载使用圭表的时间为公元前659年. 　　圭表等太阳钟在阴天或夜间就失去效用.为此人们又发明了漏壶和沙漏、油灯钟和蜡烛钟等计时仪器. 　　中国古代应用机械原理设计的计时器主要有两大类,一类利用流体力学计时,有刻漏和后来出现的沙漏；一类采用机械传动结构计时,有浑天仪、水运仪象台等.此外,还有应用天文原理（大都根据日影方向测定时间）计时的日晷,它也是中国最古老的计时器之一. 日晷、水钟、沙漏 圭表、各种日晷、以滴水多寡来计时的各种水钟,还有沙钟、火钟、蜡烛钟、辊弹漏刻千章铜漏、延佑滴漏、龙舟香漏、火龙出水、赤道式日晷、赤道经纬仪、浑仪等
圭表　　圭表中的“表”是一根垂直立在地面的标竿或石柱；“圭”是从表的跟脚上以水平位置伸向北方的一条石板.每当太阳转到正南方向的时候,表影就落在圭面上.量出表影的长度,就可以推算出冬至、夏至等各节气的时刻.表影最长的时候,冬至到了；表影最短的时候,夏至来临了.它是我国创制最古老、使用最熟悉的一种天文仪器.
日晷 日晷也是通过观测日影计时的仪器,主要是根据日影的位置以确定当时的时辰或刻数.从出土文物来看,汉以前已使用日晷,在机械钟表传入中国之前,日晷一直是通常使用的计时器.日晷的主要部件是由一根晷针和刻有刻线的晷面组成,随着太阳在天空运行,晷针的投影像钟表的指针一样在晷面上移动,就可以指示时辰.
漏刻 圭表和漏刻都是用太阳的影子计算时间的,然而遇到了阴雨天或黑夜便失去作用了,于是一种白天黑夜都能计时的水钟便应运而生,这就是漏刻.漏,是指漏壶；刻,是指刻箭.箭,则是标有时间刻度的标尺.漏刻是以壶盛水,利用水均衡滴漏原理,观测壶中刻箭上显示的数据来计算时间.作为计时器,漏刻的使用比日晷更为普遍.我国古代诸多文人骚客留下了许多有关漏刻的富有诗情画意的章句.如唐代诗人李贺：“似将海水添宫漏,共滴长门一夜长.”宋代苏轼：“缺月挂疏桐,漏断人初静.”在机械钟表传入中国之前,漏刻是我国使用最普遍的一种计时器.
刻漏　　又称漏刻、漏壶.漏壶主要有泄水型和受水型两类.早期的刻漏多为泄水型.水从漏壶底部侧面流泄,格叉和关舌又上升,使浮在漏壶水面上的漏箭随水面下降,由漏箭上的刻度指示时间.后来创造出受水型,水从漏壶以恒定的流量注入受水壶,浮在受水壶水面上的漏箭随水面上升指示时间,提高了计时精度.　　为了获得恒定的流量,首先应使漏壶的水位保持恒定.其次,向受水壶注水的水管截面面积必须固定,水管采用“渴乌”（虹吸）原理,便于调整和修理.有两种保持水位恒定或接近恒定的方法,均见于宋代杨甲著《六经图》（刊于1153年）中的“齐国风挈壶氏图”.图中“唐制吕才（约公元600～650）定”刻漏是在漏壶上方加几个补偿壶,“今制燕肃(1030)定”刻漏采用溢流法,深四寸.多余的水由平水壶（下匮）通过竹注筒流入减水盎.燕肃创制的漏壶叫莲花漏,北宋时曾风行各地.　　《全上古三代秦汉三国六朝文·全后汉文》中在桓谭（卒于公元56年）的文章里说刻漏度数因干、湿、冷、暖而异,在白天和夜间需要分别参照日晷和星宿核对.当时已认识到水温和空气湿度对刻漏计时精度的影响. 　　刻漏的最早记载见于《周礼》.已出土的文物中最古老的刻漏是西汉遗物,共3件,均为泄水型.其中以1976年内蒙古自治区伊克昭盟杭锦旗出土的青铜漏壶最为完整,并刻有明确纪年.比较完整的传世刻漏有两个,均为受水型：一个在北京中国历史博物馆,是元代延祐三年(1316)造；一个在北京故宫博物院,是清代制造. 沙漏　　因刻漏冬天水易结冰,故有改用流沙驱动的.《明史·天文志》载明初詹希元创造了“五轮沙漏”.后来周述学加大了流沙孔,以防堵塞,改用六个轮子.宋濂()著《宋学士文集》记载了沙漏结构,有零件尺寸和减速齿轮各轮齿数,并说第五轮的轴梢没有齿,而装有指示时间的测景盘. 浑天仪　　古代文献中有汉武帝时(公元前140～前87)洛下闳、鲜于妄人作浑天仪之说,但未提到它的结构.《晋书·天文志》记载东汉张衡 (公元78～139)制造浑天仪,说在密室中用漏水驱动,仪器指示的星辰出没时间与天文观察的结果相符.《新唐书·天文志》对唐开元十三年(725)僧一行和梁令瓒设计的浑天仪有较详细的记述.仪器上分别装有日、月两个轮环,用水轮驱动浑象.浑象每天转一周,日环转1/365周,仪器还装有两个木偶,分别击鼓报刻,是一座上狭下广的木建筑. 水运仪象台　　为北宋元祐三年(1088)苏颂、韩公廉等人所制.他们于绍圣()初年著《新仪象法要》,载有总图和部件图多幅.这台水运仪象台高三丈五尺余, 宽二丈一尺,是一座上狭下广的木建筑.台的下层有提水装置,由人力推动河车,带动升水上轮和下轮（筒车）,将水提到天河（受水槽）,注入天池（蓄水池）.台中平水壶保持水位恒定,并通过一定截面的水管向枢轮（水轮）上的受水壶流泄恒定流量的水,推动枢轮.枢轮通过传动齿轮带动昼夜机轮、浑象和浑仪.　　水运仪象台有一套比较复杂的齿轮传动系统. 在枢轮的上方和圆周旁有“天衡”装置──擒纵机构,这是计时机械史上一项重大创造,它把枢轮的连续旋转运动变为间歇旋转运动. 大明灯漏　　1276年,中国元代的郭守敬制成大明灯漏.它是利用水力驱动,通过齿轮系及相当复杂的凸轮机构,带动木偶进行“一刻鸣钟、二刻鼓、三钲、四铙”的自动报时.