偵測臉型的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

人性商機解密：全球頂級55實戰個案，快速模仿上手，掌握「預知未來」的行銷新技術

為了解決偵測臉型的問題，作者ITResearch研究所 這樣論述：

１＋２＝１０！！ 這本書幫你換上「大數據腦袋」！！ 美、法、日、韓…全球55個實戰「圖解案例」，不熟大數據也能快速模仿上手！！ 　　★從成人網站、賭場、超商到頂尖銀行，最強實戰範例解密曝光 　　日本著名IT Research研究所，深入淺出說明全球最強５５個大數據實戰個案，分析各行各業背後的創意邏輯，並歸納出成功應用大數據的共通點──大膽假設。 　　本書帶你思考這些案例如何轉化到自身工作上，率先抓住未來的大數據商機── 　　♦日本成人網站推算影片「高潮畫面」時間，幫會員盡快滿足「真正目的」，同時釋放頻寬和降低成本 　　♦拉斯維加斯賭場運用全球客戶資料庫，現場偵測輸錢顧客，指示貼

心服務讓他願意再賭一把 　　♦樂天市場用最短時間將電視節目與廣告內容轉成關鍵字，抓住網購浪潮的「黃金七分鐘」 　　♦法國「HAPIfork」餐叉，能感應用餐速度，發出「吃太快」的提醒，並根據進食節奏估計攝取的熱量 　　♦華歌爾「魔鏡」（Love Ageing Mirror）裝置，利用累積四十五年的女性體態資料，可演算出顧客十年後的身材變化 　　♦美國Zest Finance財務徵信系統，透過被徵信者的網路消費與瀏覽記錄，分析可否高額貸款 　　♦亞馬遜網路書店愛用「A/B測試」，決定要採用的網頁或服務版本 　　♦Evian礦泉水品牌免費提供「Smart Drop」無線訂購裝置，讓顧客貼在冰箱上，

從源頭阻絕競爭對手的干擾 　　♦日本AGI「感性測定技術」與任天堂合作，比對「情感」聲音波形資料庫來打怪闖關。 　　♦大廣超市「DLabHook」系統，顧客拿起架上商品，面前螢幕會顯示更多資訊，提升加購機率。 　　…… 　　★偵測「數位足跡」，「量身訂做」貼心服務的時代到了！ 　　用Google搜尋、玩臉書打卡、網路購物、瀏覽新聞網站或部落格……人們的一舉一動正在加入有史以來最龐大的資料礦藏，成為「大數據」的一部分。這些數據不只是無機的０與１組合，其中蘊藏的是人們的個性、情感，以及改善生活的好點子。 　　例如購物記錄與感應裝置的連線，可讓商品陳列架上的螢幕即時推薦顧客平常喜歡的購物組合，

或是促使顧客想到補充即將用完的隱形眼鏡和生理用品。除了資料庫的活用，現在有項服務是上傳臉部照片，眼鏡商便可將臉部輪廓數位化，用３Ｄ列印機「印」出保證最符合臉型的客製化鏡框，然後安裝鏡片、快遞到收貨地址……顧客根本不用出門！ 　　還有，只要透過電話，情感解析技術就能根據不同情緒形成的特殊聲音波型，協助判斷說話者是否有憂鬱症的可能性；這套技術除了受到許多日本企業採用，亦實用於日本３１１震災後的心理輔導。其他像是睡眠品質、交通安全、居家護理、政府開放資料……都是大數據的應用範圍。 　　★巨量資料偵測人性行為，預先掌握未來新商機 　　大數據不只是科技界的新玩具。食、衣、住、行、醫療、娛樂……日常

生活中，可以看到愈來愈多企業想出活用大數據的策略，作為提升利潤與增進工作效能的實用工具。說不定你家附近的便利超商，就是依照大數據調查的結論，而在店內引進冰淇淋、咖啡機等服務，或是把女性雜誌移到靠近店門口的地方，旁邊還擺了剛訂做的藥妝小櫃，以吸引更多的女性顧客。 　　大數據是全球網路人口的行為累積，量變帶來質變，傳統產製思考模式所無法理解的商機就隱藏在資料裡。預測人性，做出大膽創新的假設，結合尚未找到實用方式的新科技，將是推出殺手級應用的不二法門。 本書特色 　　★55個全球頂尖案例，不熟大數據也能從模仿中學習 　　★圖解各國企業機構的大數據活用個案，深入淺出解析說明 　　★歸納出大數據時

代需要的思考與工作方式

偵測臉型進入發燒排行的影片

遠端智慧型眼鏡架選擇系統

為了解決偵測臉型的問題，作者黃偉哲 這樣論述：

實體通路的眼鏡商店中，店員常以其實務工作經驗推薦消費者合適的鏡架，以減少其選擇鏡架時之困擾，因此，眼鏡商店在邁入網路虛擬通路的進程中，適當的建議服務也就成為眼鏡電子商務成功與否必備功能。 本研究是以影像處理技術即時處理使用者上傳的人臉影像，並依據臉型選出適當鏡架後，提供人臉與鏡架的合成影像，以供消費者觀看試戴的結果，作出選購的決定。具體作法是由消費者透過網際網路提供其彩色人臉照片，先經積分投影法找出人臉特徵，判別影像中是否有人臉存在，並結合影像閾值分割法進行人眼定位及瞳距計算。臉型判別使用膚色偵測以分辨人臉位置，並與設定的四種形狀模板進行相似度比對，找出使用者最近似的臉型，以挑選出該臉型最

適配的鏡架予以虛擬試戴。 測試結果顯示，本系統以網路取得之人臉照片樣本試驗，16張樣本照片中，成功判別16張樣本臉型，成功率達100%，另實際拍攝10張照片樣本中，亦可成功判別出9張樣本臉型，成功率達90%，並可按臉型進行影像融合虛擬試戴。

對抗SARS自保手冊

為了解決偵測臉型的問題，作者曾小歌 這樣論述：

　　從台灣發現SARS疑似病例至今，衛生署連第一線的治療準則都沒有，醫師該怎麼做，全是從媒體上看來的。由於SARS病原仍舊是謎，社區居民有任何疑慮都算合理，衛生署得弄出一套準則，包括病患痊癒後一切生活的處理等，才能消除民眾的疑慮。　　此時此刻推出「對抗SARS自保手冊」這本非常實用的手冊，除了詳述疫情的來龍去脈、全球各地的對抗措施、奮戰情況，並提出了一般人應該遵守的十二項防疫手則之外，還廣泛蒐尋中西醫預防保健的偏方，並有專家學者增強免疫力的養生祕笈。本書內容非常完整、實用，文筆也很流暢易讀，相信對各個階層民眾的幫助都是很大的。

應用於數位彩色影像的微笑與偽造偵測

為了解決偵測臉型的問題，作者羅雅 這樣論述：

此份論文中提出了三項應用於數位影像處理的技巧, 其中我們設計了演算法及改良技巧, 並且得到了不錯的結果. 有些公開發表的文獻中有提到處理人臉表情的偵測, 他們大部分都使用了類神經網路技術, 而這也表示了相當的花時間. 論文第一章提出了對於偵測正面笑臉的一個新穎、簡單並且有效的演算法, 而此方法可運用成為數位相機中的一項獨特功能. 我們使用的方法中, 笑臉偵測技巧主要包含了三個用於分割臉部的步驟: 首先我們加強了皮膚影像中陰影區域的紋理, 之後追蹤面貌的局部化技巧被應用來找尋嘴巴的部分, 最後笑臉就可以被我們所提出的技巧所偵測到.論文第二章提出了一項新方法, 可用於偵測數位彩色影像的偽造. 因

為有很多有效的方式可以製造這些影像, 使得也有很多各式各樣的軟體工具可以用來偵測它們. 對每一個影像來說都是獨一無二的挑戰, 所以需要不同的工具來偵測. 就大部分的人造影像而言, 影像中的所有物體通常是很難保證能夠均勻的受光, 因此不太能夠有著均勻分布的陰影. 從這點切入, 我們發展了能夠發現位於偽造影像物體間陰影不均勻的方法. 我們的方法採用的是, 偵測由使用者切割的皮膚區域, 找出陰影和明亮的皮膚區域, 接著描繪出從皮膚明亮區域重心到皮膚陰影區域重心的向量.臉部偵測被認為是物件種類偵測的一種, 也就是說主要工作是找到影像中屬於某些特定種類的所有物件的位置和大小, 比如說人類, 建築物, 或

是車輛. 臉型偵測不僅僅用於臉型辨識的一部分, 更可應用於影像監視系統, 人機互動界面, 影像資料庫管理, 甚至是最近流行的具備可自動對焦功能的數位相機. 論文第三章部分, 我們介紹了一些簡單的臉部偵測技巧, 一種可用來決定在數位影像中人臉的位置而忽略其他區域的演算法. 演算法主要是基於切割影像為皮膚和非皮膚的區域, 然後利用臉貌特徵, 我們就可以決定該區域是否為臉的部分.