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我是使用 2013 年发布的 INTEL PERCEPTUAL COMPUTING SDK Gold 版本的新手。我使用的是 Visual Studio 2012 专业版，我正在使用 C++ 示例。我想出了一种方法，可以在人们出现在镜头前时检测他们的面部。现在我正在开发一个 SECURITY 应用程序，它将允许在面部识别后进行用户身份验证。如何存储和比较相机在运行时检测到的人脸？

我正在寻找一个描述 3d 投影深度队列中冲突的词。

例子：

用户与 3D 显示器的距离为 2 米。3D 显示器投射距离用户 50 厘米的球的图像。如果现在将一个物理对象（如纸）插入用户和显示器之间的中间（1 米距离），那么投影的球应该在对象的前面。但由于纸挡住了显示，它就在球的前面。

所以“正确的”深度队列应该是（球，纸，显示器），但用户看到的是（纸，球，显示器）。

深度队列中破坏 3D 幻觉的冲突的名称是什么？

ps：我认为深度队列是正确的术语，如果我错了，请纠正我。

看看下面的图片。如果你不是色盲，你应该看到一些 A 和 B。图像中有 3 个 A 和 3 个 B，它们都有一个共同点：它们的颜色是背景 + 10% 的值、饱和度和色调，依次是。对于大多数人来说，中心字母很难看到 - 饱和度似乎没有多大作用！

这有点麻烦，因为我正在制作一些字符识别软件，并且我正在根据已知的 前景色和背景色过滤图像。但有时它们非常接近，而图像嘈杂。为了确定一个像素属于字母还是背景，我的程序检查欧几里得 RGB 距离：

这可以正常工作，但对于近距离的背景和前景，有时效果会很差。

是否有一些更好的指标可供寻找？我研究了颜色感知模型，但那些主要是模型亮度而不是我正在寻找的感知差异。也许是一种将饱和度建模为不太有效的模型，以及某些色调差异？任何指向一些有趣指标的指针都会非常有用。

我知道许多测量网页速度和性能的工具，但是有没有可以测量网站感知性能速度的在线工具？

我正在进行各种前端性能改进，并想判断这些改进对感知性能的影响有多大。

我目前正在寻求通过确保在 javascript 之前下载公司徽标来改善对 Web 应用程序的感知。

为此，我将 javascript 引用移到了img公司徽标元素下方。

例如：

在查看 Google Chrome 开发人员工具时，我可以看到对徽标的调用已完成，但在页面上的所有 javascript 都已下载之前，它仍处于“待处理”状态。

为什么会这样？如何确保在 javascript 之前加载公司徽标？

AFAIK Mayavi 没有任何感知统一的颜色图。我天真地尝试将Matplotlib 的颜色图之一传递给它，但它失败了：

TraitError：无法设置“VolumeFactory”对象的未定义“colormap”属性。

编辑：我找到了将 Matplotlib 颜色图转换为 Mayavi 颜色图的指南。然而，不幸的是它不起作用，因为我试图使用一个使用感知统一颜色图的卷。

...

我正在尝试使用点云库检测正方形。我有来自 3D 激光雷达的 pcl 数据，我需要在其中找到正方形。Ransac 没有正方形的模型。我想知道什么是平方检测最有效的方法。

我正在研究感知学习，并通过以下链接学习算法的收敛证明（https://www.cse.iitb.ac.in/~shivaram/teaching/cs344+386-s2017/resources/classnote-1。 pdf )：作为假设 1（线性可分离性），如图所示。我不知道为什么 ||w*||=1 或者为什么这个条件是必要的，你能帮我理解吗？谢谢！

请注意，问题不是关于 CSS，而是关于图像、颜色和一些数学知识。我们在这里不是在谈论如何在 CSS 中做事。确保您的答案不包含单行 CSS。请仅提供数学、表格、图像和公式。

我需要一种方法（数据表、公式等）来计算足够好的border-width和border-color的 alpha 通道值（假设我们使用border-style: solid）来模拟 blur-radius和spread-radius相同颜色的框阴影（假设没有 X 和 Y 偏移） ，至少，从人眼感知的角度来看。

下面是一个黑色的例子，rgb(0,0,0)范围blur-radius从 1px 到 8px。

目前，我正在根据模糊值为每个下一个阴影像素构建一个不透明度数据表，如果我们假设发生 alpha 混合（白色+黑色），那么前三个像素的不透明度看起来是这样的（至少，在谷歌浏览器中）：

但是，即使我收集了一些经验证据并尝试了一些想法，我也不知道如何定量地比较我的近似值和原始 box-shadow 版本。如果我无法衡量，我就无法判断一个想法是否真的有效。

也许你有一些想法如何选择最匹配的边框宽度和颜色？

提前致谢。

如何在matlab中找到彩色图像的感知冗余？是否有任何可用的代码或可用的系统方法，它只能输出具有感知冗余的彩色图像输入的感知难以辨认的图像。

或者如何在 Matlab 中找到 R、G、B 轴上刚刚明显的色差？需要一个系统的方法来做到这一点。