点脸游戏叫什么，求网络游戏名字特殊符号多点滴女生的名字 嘻嘻

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2，很多人玩游戏都为了捏脸都有哪些游戏可以捏脸

随着游戏技术的发展和不断提高，许多游戏为了增加玩家的代入感，都纷纷加入了捏脸系统，而许多玩家也纷纷中毒其中，把一个捏脸系统活生生玩成了一个捏脸游戏，其中捏出的角色千奇百怪，让人佩服。一，魂类游戏现在市面上的魂类游戏大多都可以捏脸，传统的黑暗之魂游戏，和PS4的独占游戏血源诅咒都可以捏脸。但是和许多游戏一样，捏脸系统只是作为辅助，建模都不是很好看。只是为了娱乐，对其游戏都很没有影响。算是游戏中比较鸡肋的存在。二，怪物猎人世界怪物猎人有着传统的捏脸历史,但是最优秀的捏脸系统无疑是怪物猎人世界中的捏脸系统。其中的建模非常精细，许多怪猎玩家沉迷其中，甚至有的玩家捏出来《战神》里的奎托斯。而如何捏出一个好看的角色去狩猎成为了必修课。甚至有些玩家为了重新捏个女性角色不惜重新开档重打。因为女性角色只要捏的好是非常养眼的，试问一下，谁不想捏个可爱的萌妹子，留着可爱的双马尾，在说着一口可爱的萝莉音在狩猎场上被怪物虐的死去活来呢？（笑）三，赛博朋克2077赛博朋克前段时间的热度非常高，虽然它半成品的画质被玩家骂到飞起，但是不得不说它的捏脸系统可谓是非常的细致，细致到什么程度呢？可以这样说，细致到全身上下都可以捏，是的没错，包括你兄弟的高矮。这一点也是被玩家们玩坏了。但是引起了许多女性玩家的不适，IGN测评的一位女玩家就对此进行了批评。但是这并不影响广大玩家对这个游戏捏脸（弟）的热爱。真的可谓是为了增加玩家代入感冥思苦想，煞费苦心的结果，个人觉得应于支持。

3，权力游戏第五季中脸上有鳞片的姑娘叫什么

希琳·拜拉席恩 由于受到卡梅丽珊卓的蛊惑，史坦尼斯将自己的女儿希琳活活烧死，献祭给光之王，当这位善良的小女孩儿被架上柴堆，凄厉的哭喊着请求父母放过自己时，每一个观众的心里也都在流血。

4，头包脸是什么真的是最好看的吗

最早听到人脸识别概念还是从科幻电影中，通过一个人的面部特征，机器可以知道“你是谁”。随着技术的进步，人脸识别已经走入了人们的生活，iPhone手机上的Face ID就是其中的代表产品，第一次让这项技术与消费者有了近距离的接触。Face ID于2017年在iPhone X上推出，该技术取代了苹果的Touch ID指纹扫描系统。Face ID使用“True Depth摄像头系统”，该系统由传感器、摄像头和位于手机显示屏顶部的点投影仪组成，可创建使用者的脸部详细3D图形。每次用户看手机时，系统都会进行安全的身份验证检查，以便在识别到用户本人的情况下快速、直观地对设备进行解锁或对付款进行授权。人脸是人体最重要的区别特征，它使人成为“唯一的人”，不仅可以给个人提供身份，还可以使用户免受安全漏洞和欺诈交易的侵害，可以保护个人数据免受安全威胁！通过最先进、最可靠的生物识别技术，实现了一个永远不会忘记密码。在过去的十年中，人脸识别技术不仅成为现实，而且已经普及。人脸识别技术以及AI（人工智能）和深度学习（DL）技术正在使多个行业受益。人脸识别概念人脸识别属于计算机视觉研究和开发的领域，致力于使机器具有识别和验证人脸的能力。从广义上讲，人脸识别技术的发展可以改善人类的生活；从狭义上讲，它可以理解为一种监视和安全技术，旨在促进或控制政府、执法和商业机构使用的访问权限。人脸识别是一种能够通过图像、视频或任何视听元素来识别或验证对象的技术。这是一种生物特征识别的方法，该方法使用生物特征进行测量，以通过人独有的特征模式和数据验证一个人的身份。该技术收集与他们的面部表情相关联的每个人的一组独特的生物统计数据，以识别、验证和/或认证一个人。人脸识别的历史。人脸识别经历了许多迭代，这可以追溯到1960年，当时伍德罗·威尔逊·布莱索使用手工方式实现了面部识别，布莱索被认为是人脸识别之父，他开发了一种系统，该系统通过平板电脑对人脸的照片进行分类，借助此设备，布莱索可以手动记录面部特征的坐标位置。配备了各种面孔的手动记录后，人脸识别随后针对数据库绘制新照片，并根据绘制的信息识别出具有最相似数据的个人。这证明了人脸识别是可行的生物识别技术，但是受限于手工处理能力不足，无法满足扩展和完善该技术所需的严格计算要求。使用人工完成实际生物特征值的计算，从而用于人脸识别，这一过程一直持续到上世纪90年代，1991年出现了第一个自动人脸识别设备；2010年Facebook开始提供人脸识别功能，该功能可帮助检测Facebook用户更新的照片中带有特征面孔的人。人脸识别的主题与计算机视觉一样古老，这既是因为该主题的实际重要性，也是由于认知科学家的理论兴趣。尽管其他识别方法（例如指纹或虹膜扫描）可以更加准确，但由于其非侵入性的性质，并且因为它是人们的主要身份识别方法，因此人脸识别始终始终是研究的重点。人脸识别模型执行两个主要任务。首先是验证，这是将新输入的面孔与已知身份进行比较的任务。一个很好的例子是使用人脸识别功能解锁智能手机。设置系统时，手机会将使用者的面部注册为手机的所有者。因此，解锁时的唯一任务是将新的输入面部与设备上注册的面部进行比较；第二个是识别，这是将输入人脸与多个人脸身份数据库进行比较的任务，此任务通常用于安全和监视系统。执法中的人脸识别就是一个很好的例子。在国际刑警组织网站上，有一个取证部分，说明他们如何使用人脸识别来识别机场和边境口岸的关注人员。对人类心灵的卓越追求并探索技术可以满足惊人可能性，人脸识别软件在消费市场、安全以及监视行业中拥有无数的应用程序。实际上，在国内已经广泛使用人脸识别技术来改进安全协议和支付程序，世界其他地区正在效仿。人脸识别如何工作？人脸识别系统使用计算机算法来挑选有关人脸的特定、独特的细节，然后将这些特征转换为数字表示形式，并与在数据库中保存的数据进行比较。这些系统将提供几种潜在的匹配，并按照正确识别的可能性进行排序，而不仅仅是返回单个结果。人脸识别过程始于人脸检测，然后进行特征提取，比较和最后的匹配。 人脸检测。面部检测过程中的一个重要步骤，因为它检测到并定位在图像和视频的人脸。人脸识别的第一步是在预定条件下并在规定的时间段内收集身体或行为样本。用于识别和定位图像和视频中的人脸，可以裁剪检测到的面部图像以获得称为规范图像的特征图像。在规范的人脸图像中，人脸的大小和位置大约被标准化为预定义的值，并且背景区域被最小化。同样，相对于图库或参考数据库中的图像，图像必须在大小、姿势、照明等方面进行标准化。为此，必须准确地定位面部标志，否则将无法使整个识别任务成功。提取。应从样本中提取所有收集的数据，以基于这些样本创建模板。可以对标准化图像进行进一步处理，以进行特征提取。在这里，图像被转换为数学表示，称为生物特征模板或生物特征参考，以将其存储到数据库中。这些图像数据库然后用于验证和识别探针图像。通过算法将图像数据转换为数学表示形式。已经开发了许多人脸识别算法来获得简化的数学形式，以执行识别任务。算法将灰度像素形式的图像数据转换或转换为特征的数学表示的方式将它们彼此区分开。在转换过程中保留最大的信息从而创建独特的生物特征模板对于成功识别至关重要。提取过程转换模拟信息（人脸）为一组基于人的脸部特征的数字信息（数据）。比较。提取后，将收集的数据与现有模板进行比较。匹配。人脸识别技术的最后阶段是确定新样本的面部特征是否与面部数据库中的特征相匹配。人脸识别是通过技术识别人脸的一种方式。人脸识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征。它将信息与已知面孔的数据库进行比较以找到匹配项。人脸识别系统的准确性如何？为什么如此重要？短短几年内，人脸识别能力得到了显着改善。截至2020年4月，最佳人脸识别算法的错误率仅为0.08％，而同期的错误率为4.1％，根据美国国家标准技术研究院（NIST）的测试，该算法在2014年成为领先算法。截至2018年，NIST发现超过30种算法的准确性已超过2014年实现的最佳性能。在考虑最佳的技术规范方法时，必须考虑这些改进，应该采取行动来应对技术发展的风险，而不是目前的风险。进一步提高准确性将继续减少与错误识别有关的风险，并扩大正确使用可能带来的好处。但是随着性能的提高为更广泛的部署提供动力，确保技术的正确治理的需求将变得更加紧迫。在理想条件下，人脸识别系统可以具有近乎完美的准确性。用于匹配主体以清除参考图像（例如身份证照片或面部照片）的验证算法，在标准评估（例如NIST的人脸识别供应商测试（FRVT））上，可以达到高达99.97％的准确率。这可与虹膜扫描仪的最佳结果相媲美。这种面部验证已经变得非常可靠，以至于即使是银行，也可以依靠它来将用户登录到他们的帐户中。但是，只有在照明和定位保持一致且被摄对象的面部特征清晰且不明显的理想条件下，这种精确度才可能实现。在实际部署中，准确率往往要低得多。例如，一种领先算法的错误率从与高质量面部照片匹配时的0.1％攀升至与“野外”拍摄的个人照片匹配时的9.3％，而与被摄对象在“野外”拍摄时的错误率不一样。在相机上，或者可能被物体或阴影遮盖。老化是可能严重影响错误率的另一个因素，因为随着时间的推移，被摄对象的脸部变化会使其难以匹配相隔多年的照片。NIST发现尝试与18年前拍摄的照片进行匹配时，许多中间层算法显示出的错误率几乎增加了10倍。防止误识别的措施始终很重要，因为人脸识别永远不会100％准确。如今，这些保护尤为重要，因为许多供应商仍然没有以极高的准确性运行的系统，即使是最好的算法也仍然在更具挑战性的现实环境中挣扎。面部识别变得更加准确。得益于神经网络算法，功能更强大的特殊微控制器和处理器，具有更好相机的更好图像以及片上处理和边缘计算可为相机内部和附近提供更多智能，3D人脸识别以及更准确的人脸识别算法。过去几年的演变。根据NIST的报告，人脸识别技术的准确性在2013年至2018年之间得到了显着提高。该报告使用了多个二维图像数据集，其中指出“准确性的提高是由于对图像进行集成或完全替换所致。深度卷积神经网络的现有方法”。因此，NIST说，人脸识别已经经历了一次工业革命，即使各种算法之间仍然存在显着差异，算法也越来越能够容忍劣质图像。2020年及以后的人脸识别—趋势和市场人脸识别已成为全球生物识别市场和数字化转型工作中越来越重要的部分。人脸识别市场的各个部分，相当多样化有望以比先前预期更快的速度增长。随着人脸识别技术投资的增加和技术的成熟，我们看到在某些用例（包括新用例）中人脸识别的使用量也在增加。事实证明，新冠肺炎疫情是其中的重要推动力。新冠肺炎疫情还导致人脸识别系统与其他生物识别技术相结合。由于疫情行，人们期望数字化和数字化将在多个领域加速发展，因此不可避免地会看到人脸识别技术的使用越来越多。对于技术行业来说，不断增长的人脸识别市场总体上是一种财务上的祝福，纯净而简单。人们通常将重点放在人工智能、机器学习和机器视觉技术上，这些技术使来自相机的图像与数据库和复杂的人脸识别系统中的图像相匹配，而更多的技术对此进行了增强。多种技术和应用领域融合时的人脸识别。人脸识别确实是多种技术相结合的生物识别领域。下一代移动网络、5G和边缘技术将使它比现有技术更加普及。实际上，部署AI支持的安全摄像头的高密度网络来监视任何事物很可能是5G蜂窝物联网（5G和IoT相遇）可能会产生相当大影响的第一个重要领域：安全。或者更具体地说：使用AI支持的安全摄像机的高密度网络。这不仅在国土安全中如此，而且在确保关键设施甚至智慧城市和其他社区安全中也是如此。换句话说：越来越多的用例和未来的增长。写在最后在所有生物识别方式（指纹、语音、步态、行为、DNA等）中，人脸获得更快的接受度是因为它不仅几乎使任何人都易于使用，而且人脸可以为人体提供大量“信号”或数据。相比之下指纹（尽管具有独特性和看似复杂性）无法与经过训练的AI系统相比，AI可以快速识别的面部形状、大小、独特标记和其他区别特征相匹配。现在，我们才刚刚开始看到在身份管理和银行业务等服务中引入的人脸身份验证技术，尽管仍然主要与指纹或SMS验证之类的其他传统技术结合使用。未来人工智能驱动的技术将拥抱更先进的面部生物识别技术，以改善其安全性，并真正保护用户免受身份盗用和数据泄露的侵害。具有活动性检测功能的面部认证不仅可以提供增强的，无摩擦的用户体验，而且拥有典型智能设备的任何人都将能够享受无与伦比的真实世界保护水平，以抵御网络钓鱼，ID盗窃和合成身份欺诈等攻击，人脸识别将在等多的领域与现有技术进行深度融合。以上是我的浅薄之见，欢迎指正，谢谢！

最早听到人脸识别概念还是从科幻电影中，通过一个人的面部特征，机器可以知道“你是谁”。随着技术的进步，人脸识别已经走入了人们的生活，iPhone手机上的Face ID就是其中的代表产品，第一次让这项技术与消费者有了近距离的接触。Face ID于2017年在iPhone X上推出，该技术取代了苹果的Touch ID指纹扫描系统。Face ID使用“True Depth摄像头系统”，该系统由传感器、摄像头和位于手机显示屏顶部的点投影仪组成，可创建使用者的脸部详细3D图形。每次用户看手机时，系统都会进行安全的身份验证检查，以便在识别到用户本人的情况下快速、直观地对设备进行解锁或对付款进行授权。人脸是人体最重要的区别特征，它使人成为“唯一的人”，不仅可以给个人提供身份，还可以使用户免受安全漏洞和欺诈交易的侵害，可以保护个人数据免受安全威胁！通过最先进、最可靠的生物识别技术，实现了一个永远不会忘记密码。在过去的十年中，人脸识别技术不仅成为现实，而且已经普及。人脸识别技术以及AI（人工智能）和深度学习（DL）技术正在使多个行业受益。人脸识别概念人脸识别属于计算机视觉研究和开发的领域，致力于使机器具有识别和验证人脸的能力。从广义上讲，人脸识别技术的发展可以改善人类的生活；从狭义上讲，它可以理解为一种监视和安全技术，旨在促进或控制政府、执法和商业机构使用的访问权限。人脸识别是一种能够通过图像、视频或任何视听元素来识别或验证对象的技术。这是一种生物特征识别的方法，该方法使用生物特征进行测量，以通过人独有的特征模式和数据验证一个人的身份。该技术收集与他们的面部表情相关联的每个人的一组独特的生物统计数据，以识别、验证和/或认证一个人。人脸识别的历史。人脸识别经历了许多迭代，这可以追溯到1960年，当时伍德罗·威尔逊·布莱索使用手工方式实现了面部识别，布莱索被认为是人脸识别之父，他开发了一种系统，该系统通过平板电脑对人脸的照片进行分类，借助此设备，布莱索可以手动记录面部特征的坐标位置。配备了各种面孔的手动记录后，人脸识别随后针对数据库绘制新照片，并根据绘制的信息识别出具有最相似数据的个人。这证明了人脸识别是可行的生物识别技术，但是受限于手工处理能力不足，无法满足扩展和完善该技术所需的严格计算要求。使用人工完成实际生物特征值的计算，从而用于人脸识别，这一过程一直持续到上世纪90年代，1991年出现了第一个自动人脸识别设备；2010年Facebook开始提供人脸识别功能，该功能可帮助检测Facebook用户更新的照片中带有特征面孔的人。人脸识别的主题与计算机视觉一样古老，这既是因为该主题的实际重要性，也是由于认知科学家的理论兴趣。尽管其他识别方法（例如指纹或虹膜扫描）可以更加准确，但由于其非侵入性的性质，并且因为它是人们的主要身份识别方法，因此人脸识别始终始终是研究的重点。人脸识别模型执行两个主要任务。首先是验证，这是将新输入的面孔与已知身份进行比较的任务。一个很好的例子是使用人脸识别功能解锁智能手机。设置系统时，手机会将使用者的面部注册为手机的所有者。因此，解锁时的唯一任务是将新的输入面部与设备上注册的面部进行比较；第二个是识别，这是将输入人脸与多个人脸身份数据库进行比较的任务，此任务通常用于安全和监视系统。执法中的人脸识别就是一个很好的例子。在国际刑警组织网站上，有一个取证部分，说明他们如何使用人脸识别来识别机场和边境口岸的关注人员。对人类心灵的卓越追求并探索技术可以满足惊人可能性，人脸识别软件在消费市场、安全以及监视行业中拥有无数的应用程序。实际上，在国内已经广泛使用人脸识别技术来改进安全协议和支付程序，世界其他地区正在效仿。人脸识别如何工作？人脸识别系统使用计算机算法来挑选有关人脸的特定、独特的细节，然后将这些特征转换为数字表示形式，并与在数据库中保存的数据进行比较。这些系统将提供几种潜在的匹配，并按照正确识别的可能性进行排序，而不仅仅是返回单个结果。人脸识别过程始于人脸检测，然后进行特征提取，比较和最后的匹配。 人脸检测。面部检测过程中的一个重要步骤，因为它检测到并定位在图像和视频的人脸。人脸识别的第一步是在预定条件下并在规定的时间段内收集身体或行为样本。用于识别和定位图像和视频中的人脸，可以裁剪检测到的面部图像以获得称为规范图像的特征图像。在规范的人脸图像中，人脸的大小和位置大约被标准化为预定义的值，并且背景区域被最小化。同样，相对于图库或参考数据库中的图像，图像必须在大小、姿势、照明等方面进行标准化。为此，必须准确地定位面部标志，否则将无法使整个识别任务成功。提取。应从样本中提取所有收集的数据，以基于这些样本创建模板。可以对标准化图像进行进一步处理，以进行特征提取。在这里，图像被转换为数学表示，称为生物特征模板或生物特征参考，以将其存储到数据库中。这些图像数据库然后用于验证和识别探针图像。通过算法将图像数据转换为数学表示形式。已经开发了许多人脸识别算法来获得简化的数学形式，以执行识别任务。算法将灰度像素形式的图像数据转换或转换为特征的数学表示的方式将它们彼此区分开。在转换过程中保留最大的信息从而创建独特的生物特征模板对于成功识别至关重要。提取过程转换模拟信息（人脸）为一组基于人的脸部特征的数字信息（数据）。比较。提取后，将收集的数据与现有模板进行比较。匹配。人脸识别技术的最后阶段是确定新样本的面部特征是否与面部数据库中的特征相匹配。人脸识别是通过技术识别人脸的一种方式。人脸识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征。它将信息与已知面孔的数据库进行比较以找到匹配项。人脸识别系统的准确性如何？为什么如此重要？短短几年内，人脸识别能力得到了显着改善。截至2020年4月，最佳人脸识别算法的错误率仅为0.08％，而同期的错误率为4.1％，根据美国国家标准技术研究院（NIST）的测试，该算法在2014年成为领先算法。截至2018年，NIST发现超过30种算法的准确性已超过2014年实现的最佳性能。在考虑最佳的技术规范方法时，必须考虑这些改进，应该采取行动来应对技术发展的风险，而不是目前的风险。进一步提高准确性将继续减少与错误识别有关的风险，并扩大正确使用可能带来的好处。但是随着性能的提高为更广泛的部署提供动力，确保技术的正确治理的需求将变得更加紧迫。在理想条件下，人脸识别系统可以具有近乎完美的准确性。用于匹配主体以清除参考图像（例如身份证照片或面部照片）的验证算法，在标准评估（例如NIST的人脸识别供应商测试（FRVT））上，可以达到高达99.97％的准确率。这可与虹膜扫描仪的最佳结果相媲美。这种面部验证已经变得非常可靠，以至于即使是银行，也可以依靠它来将用户登录到他们的帐户中。但是，只有在照明和定位保持一致且被摄对象的面部特征清晰且不明显的理想条件下，这种精确度才可能实现。在实际部署中，准确率往往要低得多。例如，一种领先算法的错误率从与高质量面部照片匹配时的0.1％攀升至与“野外”拍摄的个人照片匹配时的9.3％，而与被摄对象在“野外”拍摄时的错误率不一样。在相机上，或者可能被物体或阴影遮盖。老化是可能严重影响错误率的另一个因素，因为随着时间的推移，被摄对象的脸部变化会使其难以匹配相隔多年的照片。NIST发现尝试与18年前拍摄的照片进行匹配时，许多中间层算法显示出的错误率几乎增加了10倍。防止误识别的措施始终很重要，因为人脸识别永远不会100％准确。如今，这些保护尤为重要，因为许多供应商仍然没有以极高的准确性运行的系统，即使是最好的算法也仍然在更具挑战性的现实环境中挣扎。面部识别变得更加准确。得益于神经网络算法，功能更强大的特殊微控制器和处理器，具有更好相机的更好图像以及片上处理和边缘计算可为相机内部和附近提供更多智能，3D人脸识别以及更准确的人脸识别算法。过去几年的演变。根据NIST的报告，人脸识别技术的准确性在2013年至2018年之间得到了显着提高。该报告使用了多个二维图像数据集，其中指出“准确性的提高是由于对图像进行集成或完全替换所致。深度卷积神经网络的现有方法”。因此，NIST说，人脸识别已经经历了一次工业革命，即使各种算法之间仍然存在显着差异，算法也越来越能够容忍劣质图像。2020年及以后的人脸识别—趋势和市场人脸识别已成为全球生物识别市场和数字化转型工作中越来越重要的部分。人脸识别市场的各个部分，相当多样化有望以比先前预期更快的速度增长。随着人脸识别技术投资的增加和技术的成熟，我们看到在某些用例（包括新用例）中人脸识别的使用量也在增加。事实证明，新冠肺炎疫情是其中的重要推动力。新冠肺炎疫情还导致人脸识别系统与其他生物识别技术相结合。由于疫情行，人们期望数字化和数字化将在多个领域加速发展，因此不可避免地会看到人脸识别技术的使用越来越多。对于技术行业来说，不断增长的人脸识别市场总体上是一种财务上的祝福，纯净而简单。人们通常将重点放在人工智能、机器学习和机器视觉技术上，这些技术使来自相机的图像与数据库和复杂的人脸识别系统中的图像相匹配，而更多的技术对此进行了增强。多种技术和应用领域融合时的人脸识别。人脸识别确实是多种技术相结合的生物识别领域。下一代移动网络、5G和边缘技术将使它比现有技术更加普及。实际上，部署AI支持的安全摄像头的高密度网络来监视任何事物很可能是5G蜂窝物联网（5G和IoT相遇）可能会产生相当大影响的第一个重要领域：安全。或者更具体地说：使用AI支持的安全摄像机的高密度网络。这不仅在国土安全中如此，而且在确保关键设施甚至智慧城市和其他社区安全中也是如此。换句话说：越来越多的用例和未来的增长。写在最后在所有生物识别方式（指纹、语音、步态、行为、DNA等）中，人脸获得更快的接受度是因为它不仅几乎使任何人都易于使用，而且人脸可以为人体提供大量“信号”或数据。相比之下指纹（尽管具有独特性和看似复杂性）无法与经过训练的AI系统相比，AI可以快速识别的面部形状、大小、独特标记和其他区别特征相匹配。现在，我们才刚刚开始看到在身份管理和银行业务等服务中引入的人脸身份验证技术，尽管仍然主要与指纹或SMS验证之类的其他传统技术结合使用。未来人工智能驱动的技术将拥抱更先进的面部生物识别技术，以改善其安全性，并真正保护用户免受身份盗用和数据泄露的侵害。具有活动性检测功能的面部认证不仅可以提供增强的，无摩擦的用户体验，而且拥有典型智能设备的任何人都将能够享受无与伦比的真实世界保护水平，以抵御网络钓鱼，ID盗窃和合成身份欺诈等攻击，人脸识别将在等多的领域与现有技术进行深度融合。以上是我的浅薄之见，欢迎指正，谢谢！捏脸游戏是什么？捏脸顾名思义就是一款能自定义长相的的游戏。一般来说一些类似仙侠的手游，在游戏一开始自定义属性的时候要选择不同的人物，有些手游就可以任意捏脸了，从脸型、眉型、鼻子、眼睛到整个人的气质，捏一个完全属于自己的脸型，不会再游戏中撞脸，这种就要捏脸游戏。这类游戏很多，各有各的优缺点，普遍的一个缺点就是非rmb玩家，在游戏里各种被虐，得不到游戏的快感，最终卸载退游。最近完了《明日之后》这款游戏刚开始注册也是各种捏脸，不过感觉也是rmb游戏。

最早听到人脸识别概念还是从科幻电影中，通过一个人的面部特征，机器可以知道“你是谁”。随着技术的进步，人脸识别已经走入了人们的生活，iPhone手机上的Face ID就是其中的代表产品，第一次让这项技术与消费者有了近距离的接触。Face ID于2017年在iPhone X上推出，该技术取代了苹果的Touch ID指纹扫描系统。Face ID使用“True Depth摄像头系统”，该系统由传感器、摄像头和位于手机显示屏顶部的点投影仪组成，可创建使用者的脸部详细3D图形。每次用户看手机时，系统都会进行安全的身份验证检查，以便在识别到用户本人的情况下快速、直观地对设备进行解锁或对付款进行授权。人脸是人体最重要的区别特征，它使人成为“唯一的人”，不仅可以给个人提供身份，还可以使用户免受安全漏洞和欺诈交易的侵害，可以保护个人数据免受安全威胁！通过最先进、最可靠的生物识别技术，实现了一个永远不会忘记密码。在过去的十年中，人脸识别技术不仅成为现实，而且已经普及。人脸识别技术以及AI（人工智能）和深度学习（DL）技术正在使多个行业受益。人脸识别概念人脸识别属于计算机视觉研究和开发的领域，致力于使机器具有识别和验证人脸的能力。从广义上讲，人脸识别技术的发展可以改善人类的生活；从狭义上讲，它可以理解为一种监视和安全技术，旨在促进或控制政府、执法和商业机构使用的访问权限。人脸识别是一种能够通过图像、视频或任何视听元素来识别或验证对象的技术。这是一种生物特征识别的方法，该方法使用生物特征进行测量，以通过人独有的特征模式和数据验证一个人的身份。该技术收集与他们的面部表情相关联的每个人的一组独特的生物统计数据，以识别、验证和/或认证一个人。人脸识别的历史。人脸识别经历了许多迭代，这可以追溯到1960年，当时伍德罗·威尔逊·布莱索使用手工方式实现了面部识别，布莱索被认为是人脸识别之父，他开发了一种系统，该系统通过平板电脑对人脸的照片进行分类，借助此设备，布莱索可以手动记录面部特征的坐标位置。配备了各种面孔的手动记录后，人脸识别随后针对数据库绘制新照片，并根据绘制的信息识别出具有最相似数据的个人。这证明了人脸识别是可行的生物识别技术，但是受限于手工处理能力不足，无法满足扩展和完善该技术所需的严格计算要求。使用人工完成实际生物特征值的计算，从而用于人脸识别，这一过程一直持续到上世纪90年代，1991年出现了第一个自动人脸识别设备；2010年Facebook开始提供人脸识别功能，该功能可帮助检测Facebook用户更新的照片中带有特征面孔的人。人脸识别的主题与计算机视觉一样古老，这既是因为该主题的实际重要性，也是由于认知科学家的理论兴趣。尽管其他识别方法（例如指纹或虹膜扫描）可以更加准确，但由于其非侵入性的性质，并且因为它是人们的主要身份识别方法，因此人脸识别始终始终是研究的重点。人脸识别模型执行两个主要任务。首先是验证，这是将新输入的面孔与已知身份进行比较的任务。一个很好的例子是使用人脸识别功能解锁智能手机。设置系统时，手机会将使用者的面部注册为手机的所有者。因此，解锁时的唯一任务是将新的输入面部与设备上注册的面部进行比较；第二个是识别，这是将输入人脸与多个人脸身份数据库进行比较的任务，此任务通常用于安全和监视系统。执法中的人脸识别就是一个很好的例子。在国际刑警组织网站上，有一个取证部分，说明他们如何使用人脸识别来识别机场和边境口岸的关注人员。对人类心灵的卓越追求并探索技术可以满足惊人可能性，人脸识别软件在消费市场、安全以及监视行业中拥有无数的应用程序。实际上，在国内已经广泛使用人脸识别技术来改进安全协议和支付程序，世界其他地区正在效仿。人脸识别如何工作？人脸识别系统使用计算机算法来挑选有关人脸的特定、独特的细节，然后将这些特征转换为数字表示形式，并与在数据库中保存的数据进行比较。这些系统将提供几种潜在的匹配，并按照正确识别的可能性进行排序，而不仅仅是返回单个结果。人脸识别过程始于人脸检测，然后进行特征提取，比较和最后的匹配。 人脸检测。面部检测过程中的一个重要步骤，因为它检测到并定位在图像和视频的人脸。人脸识别的第一步是在预定条件下并在规定的时间段内收集身体或行为样本。用于识别和定位图像和视频中的人脸，可以裁剪检测到的面部图像以获得称为规范图像的特征图像。在规范的人脸图像中，人脸的大小和位置大约被标准化为预定义的值，并且背景区域被最小化。同样，相对于图库或参考数据库中的图像，图像必须在大小、姿势、照明等方面进行标准化。为此，必须准确地定位面部标志，否则将无法使整个识别任务成功。提取。应从样本中提取所有收集的数据，以基于这些样本创建模板。可以对标准化图像进行进一步处理，以进行特征提取。在这里，图像被转换为数学表示，称为生物特征模板或生物特征参考，以将其存储到数据库中。这些图像数据库然后用于验证和识别探针图像。通过算法将图像数据转换为数学表示形式。已经开发了许多人脸识别算法来获得简化的数学形式，以执行识别任务。算法将灰度像素形式的图像数据转换或转换为特征的数学表示的方式将它们彼此区分开。在转换过程中保留最大的信息从而创建独特的生物特征模板对于成功识别至关重要。提取过程转换模拟信息（人脸）为一组基于人的脸部特征的数字信息（数据）。比较。提取后，将收集的数据与现有模板进行比较。匹配。人脸识别技术的最后阶段是确定新样本的面部特征是否与面部数据库中的特征相匹配。人脸识别是通过技术识别人脸的一种方式。人脸识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征。它将信息与已知面孔的数据库进行比较以找到匹配项。人脸识别系统的准确性如何？为什么如此重要？短短几年内，人脸识别能力得到了显着改善。截至2020年4月，最佳人脸识别算法的错误率仅为0.08％，而同期的错误率为4.1％，根据美国国家标准技术研究院（NIST）的测试，该算法在2014年成为领先算法。截至2018年，NIST发现超过30种算法的准确性已超过2014年实现的最佳性能。在考虑最佳的技术规范方法时，必须考虑这些改进，应该采取行动来应对技术发展的风险，而不是目前的风险。进一步提高准确性将继续减少与错误识别有关的风险，并扩大正确使用可能带来的好处。但是随着性能的提高为更广泛的部署提供动力，确保技术的正确治理的需求将变得更加紧迫。在理想条件下，人脸识别系统可以具有近乎完美的准确性。用于匹配主体以清除参考图像（例如身份证照片或面部照片）的验证算法，在标准评估（例如NIST的人脸识别供应商测试（FRVT））上，可以达到高达99.97％的准确率。这可与虹膜扫描仪的最佳结果相媲美。这种面部验证已经变得非常可靠，以至于即使是银行，也可以依靠它来将用户登录到他们的帐户中。但是，只有在照明和定位保持一致且被摄对象的面部特征清晰且不明显的理想条件下，这种精确度才可能实现。在实际部署中，准确率往往要低得多。例如，一种领先算法的错误率从与高质量面部照片匹配时的0.1％攀升至与“野外”拍摄的个人照片匹配时的9.3％，而与被摄对象在“野外”拍摄时的错误率不一样。在相机上，或者可能被物体或阴影遮盖。老化是可能严重影响错误率的另一个因素，因为随着时间的推移，被摄对象的脸部变化会使其难以匹配相隔多年的照片。NIST发现尝试与18年前拍摄的照片进行匹配时，许多中间层算法显示出的错误率几乎增加了10倍。防止误识别的措施始终很重要，因为人脸识别永远不会100％准确。如今，这些保护尤为重要，因为许多供应商仍然没有以极高的准确性运行的系统，即使是最好的算法也仍然在更具挑战性的现实环境中挣扎。面部识别变得更加准确。得益于神经网络算法，功能更强大的特殊微控制器和处理器，具有更好相机的更好图像以及片上处理和边缘计算可为相机内部和附近提供更多智能，3D人脸识别以及更准确的人脸识别算法。过去几年的演变。根据NIST的报告，人脸识别技术的准确性在2013年至2018年之间得到了显着提高。该报告使用了多个二维图像数据集，其中指出“准确性的提高是由于对图像进行集成或完全替换所致。深度卷积神经网络的现有方法”。因此，NIST说，人脸识别已经经历了一次工业革命，即使各种算法之间仍然存在显着差异，算法也越来越能够容忍劣质图像。2020年及以后的人脸识别—趋势和市场人脸识别已成为全球生物识别市场和数字化转型工作中越来越重要的部分。人脸识别市场的各个部分，相当多样化有望以比先前预期更快的速度增长。随着人脸识别技术投资的增加和技术的成熟，我们看到在某些用例（包括新用例）中人脸识别的使用量也在增加。事实证明，新冠肺炎疫情是其中的重要推动力。新冠肺炎疫情还导致人脸识别系统与其他生物识别技术相结合。由于疫情行，人们期望数字化和数字化将在多个领域加速发展，因此不可避免地会看到人脸识别技术的使用越来越多。对于技术行业来说，不断增长的人脸识别市场总体上是一种财务上的祝福，纯净而简单。人们通常将重点放在人工智能、机器学习和机器视觉技术上，这些技术使来自相机的图像与数据库和复杂的人脸识别系统中的图像相匹配，而更多的技术对此进行了增强。多种技术和应用领域融合时的人脸识别。人脸识别确实是多种技术相结合的生物识别领域。下一代移动网络、5G和边缘技术将使它比现有技术更加普及。实际上，部署AI支持的安全摄像头的高密度网络来监视任何事物很可能是5G蜂窝物联网（5G和IoT相遇）可能会产生相当大影响的第一个重要领域：安全。或者更具体地说：使用AI支持的安全摄像机的高密度网络。这不仅在国土安全中如此，而且在确保关键设施甚至智慧城市和其他社区安全中也是如此。换句话说：越来越多的用例和未来的增长。写在最后在所有生物识别方式（指纹、语音、步态、行为、DNA等）中，人脸获得更快的接受度是因为它不仅几乎使任何人都易于使用，而且人脸可以为人体提供大量“信号”或数据。相比之下指纹（尽管具有独特性和看似复杂性）无法与经过训练的AI系统相比，AI可以快速识别的面部形状、大小、独特标记和其他区别特征相匹配。现在，我们才刚刚开始看到在身份管理和银行业务等服务中引入的人脸身份验证技术，尽管仍然主要与指纹或SMS验证之类的其他传统技术结合使用。未来人工智能驱动的技术将拥抱更先进的面部生物识别技术，以改善其安全性，并真正保护用户免受身份盗用和数据泄露的侵害。具有活动性检测功能的面部认证不仅可以提供增强的，无摩擦的用户体验，而且拥有典型智能设备的任何人都将能够享受无与伦比的真实世界保护水平，以抵御网络钓鱼，ID盗窃和合成身份欺诈等攻击，人脸识别将在等多的领域与现有技术进行深度融合。以上是我的浅薄之见，欢迎指正，谢谢！捏脸游戏是什么？捏脸顾名思义就是一款能自定义长相的的游戏。一般来说一些类似仙侠的手游，在游戏一开始自定义属性的时候要选择不同的人物，有些手游就可以任意捏脸了，从脸型、眉型、鼻子、眼睛到整个人的气质，捏一个完全属于自己的脸型，不会再游戏中撞脸，这种就要捏脸游戏。这类游戏很多，各有各的优缺点，普遍的一个缺点就是非rmb玩家，在游戏里各种被虐，得不到游戏的快感，最终卸载退游。最近完了《明日之后》这款游戏刚开始注册也是各种捏脸，不过感觉也是rmb游戏。大家好，我是悟空问答小情绪。就像题主所说的，迷你世界也是我非常反感的一款游戏。说迷你世界之前我们先了解一下我的世界我的世界最初是由mojang公司2009年全权发布的一款沙盒类游戏，当时叫做Minecraft。 问世以来发展空前迅速，以席卷之势吸引了全球各地的玩家。到2014年全球购买用户超过5000份，当时游戏官方上架价格为19.95欧元。mojang凭借我的世界大赚特赚。2014年，微软宣布收购mojang公司，成立mojang AB工作室，虽然mojang被微软收购，但起初我的世界依然由mojang独自运营，后来才权力回收，当时主要是为了扩大Xbox业务才进行收购。直到2016年，网易取得了Minecraft的中国代理权才正式更名为我的世界。不过当时国内已经出现大规模的抄袭借鉴Minecraft的沙盒类游戏。网易多方维权，勒令当时上架的很多侵权方将其游戏下架。国内很多开发公司经过这一轮的维权以后大部分都已下架类似游戏。现在用户最多还在运行的也就是迷你世界了。迷你世界是由深圳迷你玩科技有限公司在2015年12月发布的一款游戏。当时赶在网易代理Minecraft在国内的版权之前先行发布了迷你世界。玩家体验之后纷纷说其盗版Minecraft。但深圳迷你玩科技有限公司不为所动，先后进行更新。直到网易进行维权以后，依然坚持开发迷你游戏的后续工作。并声称不会下架迷你世界相关产品。之后网易将其高上法庭，前前后后三年起诉，但败诉了。最后以网易撤诉为结果此事告一段落。迷你世界依然在运行中。败诉原因众说纷纭，网上流传最多版本似乎是网易仅有我的世界运营权，但不包括著作权。所以无法胜诉。不得不说这个结果确实是让很多我的世界玩家无法接受的。喜欢小编答案的，麻烦您们多多支持评论或者DZ都可以，谢谢大家了??????

最早听到人脸识别概念还是从科幻电影中，通过一个人的面部特征，机器可以知道“你是谁”。随着技术的进步，人脸识别已经走入了人们的生活，iPhone手机上的Face ID就是其中的代表产品，第一次让这项技术与消费者有了近距离的接触。Face ID于2017年在iPhone X上推出，该技术取代了苹果的Touch ID指纹扫描系统。Face ID使用“True Depth摄像头系统”，该系统由传感器、摄像头和位于手机显示屏顶部的点投影仪组成，可创建使用者的脸部详细3D图形。每次用户看手机时，系统都会进行安全的身份验证检查，以便在识别到用户本人的情况下快速、直观地对设备进行解锁或对付款进行授权。人脸是人体最重要的区别特征，它使人成为“唯一的人”，不仅可以给个人提供身份，还可以使用户免受安全漏洞和欺诈交易的侵害，可以保护个人数据免受安全威胁！通过最先进、最可靠的生物识别技术，实现了一个永远不会忘记密码。在过去的十年中，人脸识别技术不仅成为现实，而且已经普及。人脸识别技术以及AI（人工智能）和深度学习（DL）技术正在使多个行业受益。人脸识别概念人脸识别属于计算机视觉研究和开发的领域，致力于使机器具有识别和验证人脸的能力。从广义上讲，人脸识别技术的发展可以改善人类的生活；从狭义上讲，它可以理解为一种监视和安全技术，旨在促进或控制政府、执法和商业机构使用的访问权限。人脸识别是一种能够通过图像、视频或任何视听元素来识别或验证对象的技术。这是一种生物特征识别的方法，该方法使用生物特征进行测量，以通过人独有的特征模式和数据验证一个人的身份。该技术收集与他们的面部表情相关联的每个人的一组独特的生物统计数据，以识别、验证和/或认证一个人。人脸识别的历史。人脸识别经历了许多迭代，这可以追溯到1960年，当时伍德罗·威尔逊·布莱索使用手工方式实现了面部识别，布莱索被认为是人脸识别之父，他开发了一种系统，该系统通过平板电脑对人脸的照片进行分类，借助此设备，布莱索可以手动记录面部特征的坐标位置。配备了各种面孔的手动记录后，人脸识别随后针对数据库绘制新照片，并根据绘制的信息识别出具有最相似数据的个人。这证明了人脸识别是可行的生物识别技术，但是受限于手工处理能力不足，无法满足扩展和完善该技术所需的严格计算要求。使用人工完成实际生物特征值的计算，从而用于人脸识别，这一过程一直持续到上世纪90年代，1991年出现了第一个自动人脸识别设备；2010年Facebook开始提供人脸识别功能，该功能可帮助检测Facebook用户更新的照片中带有特征面孔的人。人脸识别的主题与计算机视觉一样古老，这既是因为该主题的实际重要性，也是由于认知科学家的理论兴趣。尽管其他识别方法（例如指纹或虹膜扫描）可以更加准确，但由于其非侵入性的性质，并且因为它是人们的主要身份识别方法，因此人脸识别始终始终是研究的重点。人脸识别模型执行两个主要任务。首先是验证，这是将新输入的面孔与已知身份进行比较的任务。一个很好的例子是使用人脸识别功能解锁智能手机。设置系统时，手机会将使用者的面部注册为手机的所有者。因此，解锁时的唯一任务是将新的输入面部与设备上注册的面部进行比较；第二个是识别，这是将输入人脸与多个人脸身份数据库进行比较的任务，此任务通常用于安全和监视系统。执法中的人脸识别就是一个很好的例子。在国际刑警组织网站上，有一个取证部分，说明他们如何使用人脸识别来识别机场和边境口岸的关注人员。对人类心灵的卓越追求并探索技术可以满足惊人可能性，人脸识别软件在消费市场、安全以及监视行业中拥有无数的应用程序。实际上，在国内已经广泛使用人脸识别技术来改进安全协议和支付程序，世界其他地区正在效仿。人脸识别如何工作？人脸识别系统使用计算机算法来挑选有关人脸的特定、独特的细节，然后将这些特征转换为数字表示形式，并与在数据库中保存的数据进行比较。这些系统将提供几种潜在的匹配，并按照正确识别的可能性进行排序，而不仅仅是返回单个结果。人脸识别过程始于人脸检测，然后进行特征提取，比较和最后的匹配。 人脸检测。面部检测过程中的一个重要步骤，因为它检测到并定位在图像和视频的人脸。人脸识别的第一步是在预定条件下并在规定的时间段内收集身体或行为样本。用于识别和定位图像和视频中的人脸，可以裁剪检测到的面部图像以获得称为规范图像的特征图像。在规范的人脸图像中，人脸的大小和位置大约被标准化为预定义的值，并且背景区域被最小化。同样，相对于图库或参考数据库中的图像，图像必须在大小、姿势、照明等方面进行标准化。为此，必须准确地定位面部标志，否则将无法使整个识别任务成功。提取。应从样本中提取所有收集的数据，以基于这些样本创建模板。可以对标准化图像进行进一步处理，以进行特征提取。在这里，图像被转换为数学表示，称为生物特征模板或生物特征参考，以将其存储到数据库中。这些图像数据库然后用于验证和识别探针图像。通过算法将图像数据转换为数学表示形式。已经开发了许多人脸识别算法来获得简化的数学形式，以执行识别任务。算法将灰度像素形式的图像数据转换或转换为特征的数学表示的方式将它们彼此区分开。在转换过程中保留最大的信息从而创建独特的生物特征模板对于成功识别至关重要。提取过程转换模拟信息（人脸）为一组基于人的脸部特征的数字信息（数据）。比较。提取后，将收集的数据与现有模板进行比较。匹配。人脸识别技术的最后阶段是确定新样本的面部特征是否与面部数据库中的特征相匹配。人脸识别是通过技术识别人脸的一种方式。人脸识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征。它将信息与已知面孔的数据库进行比较以找到匹配项。人脸识别系统的准确性如何？为什么如此重要？短短几年内，人脸识别能力得到了显着改善。截至2020年4月，最佳人脸识别算法的错误率仅为0.08％，而同期的错误率为4.1％，根据美国国家标准技术研究院（NIST）的测试，该算法在2014年成为领先算法。截至2018年，NIST发现超过30种算法的准确性已超过2014年实现的最佳性能。在考虑最佳的技术规范方法时，必须考虑这些改进，应该采取行动来应对技术发展的风险，而不是目前的风险。进一步提高准确性将继续减少与错误识别有关的风险，并扩大正确使用可能带来的好处。但是随着性能的提高为更广泛的部署提供动力，确保技术的正确治理的需求将变得更加紧迫。在理想条件下，人脸识别系统可以具有近乎完美的准确性。用于匹配主体以清除参考图像（例如身份证照片或面部照片）的验证算法，在标准评估（例如NIST的人脸识别供应商测试（FRVT））上，可以达到高达99.97％的准确率。这可与虹膜扫描仪的最佳结果相媲美。这种面部验证已经变得非常可靠，以至于即使是银行，也可以依靠它来将用户登录到他们的帐户中。但是，只有在照明和定位保持一致且被摄对象的面部特征清晰且不明显的理想条件下，这种精确度才可能实现。在实际部署中，准确率往往要低得多。例如，一种领先算法的错误率从与高质量面部照片匹配时的0.1％攀升至与“野外”拍摄的个人照片匹配时的9.3％，而与被摄对象在“野外”拍摄时的错误率不一样。在相机上，或者可能被物体或阴影遮盖。老化是可能严重影响错误率的另一个因素，因为随着时间的推移，被摄对象的脸部变化会使其难以匹配相隔多年的照片。NIST发现尝试与18年前拍摄的照片进行匹配时，许多中间层算法显示出的错误率几乎增加了10倍。防止误识别的措施始终很重要，因为人脸识别永远不会100％准确。如今，这些保护尤为重要，因为许多供应商仍然没有以极高的准确性运行的系统，即使是最好的算法也仍然在更具挑战性的现实环境中挣扎。面部识别变得更加准确。得益于神经网络算法，功能更强大的特殊微控制器和处理器，具有更好相机的更好图像以及片上处理和边缘计算可为相机内部和附近提供更多智能，3D人脸识别以及更准确的人脸识别算法。过去几年的演变。根据NIST的报告，人脸识别技术的准确性在2013年至2018年之间得到了显着提高。该报告使用了多个二维图像数据集，其中指出“准确性的提高是由于对图像进行集成或完全替换所致。深度卷积神经网络的现有方法”。因此，NIST说，人脸识别已经经历了一次工业革命，即使各种算法之间仍然存在显着差异，算法也越来越能够容忍劣质图像。2020年及以后的人脸识别—趋势和市场人脸识别已成为全球生物识别市场和数字化转型工作中越来越重要的部分。人脸识别市场的各个部分，相当多样化有望以比先前预期更快的速度增长。随着人脸识别技术投资的增加和技术的成熟，我们看到在某些用例（包括新用例）中人脸识别的使用量也在增加。事实证明，新冠肺炎疫情是其中的重要推动力。新冠肺炎疫情还导致人脸识别系统与其他生物识别技术相结合。由于疫情行，人们期望数字化和数字化将在多个领域加速发展，因此不可避免地会看到人脸识别技术的使用越来越多。对于技术行业来说，不断增长的人脸识别市场总体上是一种财务上的祝福，纯净而简单。人们通常将重点放在人工智能、机器学习和机器视觉技术上，这些技术使来自相机的图像与数据库和复杂的人脸识别系统中的图像相匹配，而更多的技术对此进行了增强。多种技术和应用领域融合时的人脸识别。人脸识别确实是多种技术相结合的生物识别领域。下一代移动网络、5G和边缘技术将使它比现有技术更加普及。实际上，部署AI支持的安全摄像头的高密度网络来监视任何事物很可能是5G蜂窝物联网（5G和IoT相遇）可能会产生相当大影响的第一个重要领域：安全。或者更具体地说：使用AI支持的安全摄像机的高密度网络。这不仅在国土安全中如此，而且在确保关键设施甚至智慧城市和其他社区安全中也是如此。换句话说：越来越多的用例和未来的增长。写在最后在所有生物识别方式（指纹、语音、步态、行为、DNA等）中，人脸获得更快的接受度是因为它不仅几乎使任何人都易于使用，而且人脸可以为人体提供大量“信号”或数据。相比之下指纹（尽管具有独特性和看似复杂性）无法与经过训练的AI系统相比，AI可以快速识别的面部形状、大小、独特标记和其他区别特征相匹配。现在，我们才刚刚开始看到在身份管理和银行业务等服务中引入的人脸身份验证技术，尽管仍然主要与指纹或SMS验证之类的其他传统技术结合使用。未来人工智能驱动的技术将拥抱更先进的面部生物识别技术，以改善其安全性，并真正保护用户免受身份盗用和数据泄露的侵害。具有活动性检测功能的面部认证不仅可以提供增强的，无摩擦的用户体验，而且拥有典型智能设备的任何人都将能够享受无与伦比的真实世界保护水平，以抵御网络钓鱼，ID盗窃和合成身份欺诈等攻击，人脸识别将在等多的领域与现有技术进行深度融合。以上是我的浅薄之见，欢迎指正，谢谢！捏脸游戏是什么？捏脸顾名思义就是一款能自定义长相的的游戏。一般来说一些类似仙侠的手游，在游戏一开始自定义属性的时候要选择不同的人物，有些手游就可以任意捏脸了，从脸型、眉型、鼻子、眼睛到整个人的气质，捏一个完全属于自己的脸型，不会再游戏中撞脸，这种就要捏脸游戏。这类游戏很多，各有各的优缺点，普遍的一个缺点就是非rmb玩家，在游戏里各种被虐，得不到游戏的快感，最终卸载退游。最近完了《明日之后》这款游戏刚开始注册也是各种捏脸，不过感觉也是rmb游戏。大家好，我是悟空问答小情绪。就像题主所说的，迷你世界也是我非常反感的一款游戏。说迷你世界之前我们先了解一下我的世界我的世界最初是由mojang公司2009年全权发布的一款沙盒类游戏，当时叫做Minecraft。 问世以来发展空前迅速，以席卷之势吸引了全球各地的玩家。到2014年全球购买用户超过5000份，当时游戏官方上架价格为19.95欧元。mojang凭借我的世界大赚特赚。2014年，微软宣布收购mojang公司，成立mojang AB工作室，虽然mojang被微软收购，但起初我的世界依然由mojang独自运营，后来才权力回收，当时主要是为了扩大Xbox业务才进行收购。直到2016年，网易取得了Minecraft的中国代理权才正式更名为我的世界。不过当时国内已经出现大规模的抄袭借鉴Minecraft的沙盒类游戏。网易多方维权，勒令当时上架的很多侵权方将其游戏下架。国内很多开发公司经过这一轮的维权以后大部分都已下架类似游戏。现在用户最多还在运行的也就是迷你世界了。迷你世界是由深圳迷你玩科技有限公司在2015年12月发布的一款游戏。当时赶在网易代理Minecraft在国内的版权之前先行发布了迷你世界。玩家体验之后纷纷说其盗版Minecraft。但深圳迷你玩科技有限公司不为所动，先后进行更新。直到网易进行维权以后，依然坚持开发迷你游戏的后续工作。并声称不会下架迷你世界相关产品。之后网易将其高上法庭，前前后后三年起诉，但败诉了。最后以网易撤诉为结果此事告一段落。迷你世界依然在运行中。败诉原因众说纷纭，网上流传最多版本似乎是网易仅有我的世界运营权，但不包括著作权。所以无法胜诉。不得不说这个结果确实是让很多我的世界玩家无法接受的。喜欢小编答案的，麻烦您们多多支持评论或者DZ都可以，谢谢大家了??????超能动作射击网游《星际战甲》（Warframe）可以值得玩一下，是一款2015年在中国发行的游戏，是一款科幻题材的第三人称射击网游，同时这款游戏在今年3月在wegame上正式上线。 这款游戏比较特别的是，当一款游戏发展了几年之后，慢慢变得不火，甚至无人问津的例子比比皆是。而《星际战甲》（Warframe）这款游戏恰恰相反，最开始发行的时候基本山没有几个人在玩，但是随着时间的退役，慢慢的人气开始高涨起来，而且是越来越火，玩的人越来越多。 最开始这款游戏刚上线的时候，玩家媒体都不是很看好这款游戏，原因就是不仅仅是游戏没什么意思，比较枯燥乏味缺少两代男，而且整体画面以及人物模型都比较难看，所以当时对于这款游戏都是一个普遍不看好的状态。不过现在有数据统计，游戏的注册人数已经快达到四千万。 到底《星际战甲》（Warframe）改变在何处呢？不同于以往的射击类游戏，通常的射击游戏大多数都是抱着枪一顿突突，然后可能会有一些漂亮的、有特效的枪，想什么龙纹、冒蓝火。《星际战甲》（Warframe）就打破了这种思路，游戏加入了战甲这一因素以及新机制，让游戏不再是无脑抱着枪一顿突突了。游戏名叫“星际战甲”，游戏中玩家可以选择不同的战甲让自己具有超能力，每个战甲的攻击方式和技能都不同。简单来说就是，一款第三人称的射击游戏，好像变成了《天龙八部》这种，你可以选择各种各样门派职业，而游戏里的战甲就相当于门派。 再加上《星际战甲》（Warframe）基本不用充钱，充钱了也不会让你变得牛逼，你只要需要“肝”就可以了，你只要在游戏里能一直“肝”，最厉害的枪也会到手，这点我觉得是最好的。

最早听到人脸识别概念还是从科幻电影中，通过一个人的面部特征，机器可以知道“你是谁”。随着技术的进步，人脸识别已经走入了人们的生活，iPhone手机上的Face ID就是其中的代表产品，第一次让这项技术与消费者有了近距离的接触。Face ID于2017年在iPhone X上推出，该技术取代了苹果的Touch ID指纹扫描系统。Face ID使用“True Depth摄像头系统”，该系统由传感器、摄像头和位于手机显示屏顶部的点投影仪组成，可创建使用者的脸部详细3D图形。每次用户看手机时，系统都会进行安全的身份验证检查，以便在识别到用户本人的情况下快速、直观地对设备进行解锁或对付款进行授权。人脸是人体最重要的区别特征，它使人成为“唯一的人”，不仅可以给个人提供身份，还可以使用户免受安全漏洞和欺诈交易的侵害，可以保护个人数据免受安全威胁！通过最先进、最可靠的生物识别技术，实现了一个永远不会忘记密码。在过去的十年中，人脸识别技术不仅成为现实，而且已经普及。人脸识别技术以及AI（人工智能）和深度学习（DL）技术正在使多个行业受益。人脸识别概念人脸识别属于计算机视觉研究和开发的领域，致力于使机器具有识别和验证人脸的能力。从广义上讲，人脸识别技术的发展可以改善人类的生活；从狭义上讲，它可以理解为一种监视和安全技术，旨在促进或控制政府、执法和商业机构使用的访问权限。人脸识别是一种能够通过图像、视频或任何视听元素来识别或验证对象的技术。这是一种生物特征识别的方法，该方法使用生物特征进行测量，以通过人独有的特征模式和数据验证一个人的身份。该技术收集与他们的面部表情相关联的每个人的一组独特的生物统计数据，以识别、验证和/或认证一个人。人脸识别的历史。人脸识别经历了许多迭代，这可以追溯到1960年，当时伍德罗·威尔逊·布莱索使用手工方式实现了面部识别，布莱索被认为是人脸识别之父，他开发了一种系统，该系统通过平板电脑对人脸的照片进行分类，借助此设备，布莱索可以手动记录面部特征的坐标位置。配备了各种面孔的手动记录后，人脸识别随后针对数据库绘制新照片，并根据绘制的信息识别出具有最相似数据的个人。这证明了人脸识别是可行的生物识别技术，但是受限于手工处理能力不足，无法满足扩展和完善该技术所需的严格计算要求。使用人工完成实际生物特征值的计算，从而用于人脸识别，这一过程一直持续到上世纪90年代，1991年出现了第一个自动人脸识别设备；2010年Facebook开始提供人脸识别功能，该功能可帮助检测Facebook用户更新的照片中带有特征面孔的人。人脸识别的主题与计算机视觉一样古老，这既是因为该主题的实际重要性，也是由于认知科学家的理论兴趣。尽管其他识别方法（例如指纹或虹膜扫描）可以更加准确，但由于其非侵入性的性质，并且因为它是人们的主要身份识别方法，因此人脸识别始终始终是研究的重点。人脸识别模型执行两个主要任务。首先是验证，这是将新输入的面孔与已知身份进行比较的任务。一个很好的例子是使用人脸识别功能解锁智能手机。设置系统时，手机会将使用者的面部注册为手机的所有者。因此，解锁时的唯一任务是将新的输入面部与设备上注册的面部进行比较；第二个是识别，这是将输入人脸与多个人脸身份数据库进行比较的任务，此任务通常用于安全和监视系统。执法中的人脸识别就是一个很好的例子。在国际刑警组织网站上，有一个取证部分，说明他们如何使用人脸识别来识别机场和边境口岸的关注人员。对人类心灵的卓越追求并探索技术可以满足惊人可能性，人脸识别软件在消费市场、安全以及监视行业中拥有无数的应用程序。实际上，在国内已经广泛使用人脸识别技术来改进安全协议和支付程序，世界其他地区正在效仿。人脸识别如何工作？人脸识别系统使用计算机算法来挑选有关人脸的特定、独特的细节，然后将这些特征转换为数字表示形式，并与在数据库中保存的数据进行比较。这些系统将提供几种潜在的匹配，并按照正确识别的可能性进行排序，而不仅仅是返回单个结果。人脸识别过程始于人脸检测，然后进行特征提取，比较和最后的匹配。 人脸检测。面部检测过程中的一个重要步骤，因为它检测到并定位在图像和视频的人脸。人脸识别的第一步是在预定条件下并在规定的时间段内收集身体或行为样本。用于识别和定位图像和视频中的人脸，可以裁剪检测到的面部图像以获得称为规范图像的特征图像。在规范的人脸图像中，人脸的大小和位置大约被标准化为预定义的值，并且背景区域被最小化。同样，相对于图库或参考数据库中的图像，图像必须在大小、姿势、照明等方面进行标准化。为此，必须准确地定位面部标志，否则将无法使整个识别任务成功。提取。应从样本中提取所有收集的数据，以基于这些样本创建模板。可以对标准化图像进行进一步处理，以进行特征提取。在这里，图像被转换为数学表示，称为生物特征模板或生物特征参考，以将其存储到数据库中。这些图像数据库然后用于验证和识别探针图像。通过算法将图像数据转换为数学表示形式。已经开发了许多人脸识别算法来获得简化的数学形式，以执行识别任务。算法将灰度像素形式的图像数据转换或转换为特征的数学表示的方式将它们彼此区分开。在转换过程中保留最大的信息从而创建独特的生物特征模板对于成功识别至关重要。提取过程转换模拟信息（人脸）为一组基于人的脸部特征的数字信息（数据）。比较。提取后，将收集的数据与现有模板进行比较。匹配。人脸识别技术的最后阶段是确定新样本的面部特征是否与面部数据库中的特征相匹配。人脸识别是通过技术识别人脸的一种方式。人脸识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征。它将信息与已知面孔的数据库进行比较以找到匹配项。人脸识别系统的准确性如何？为什么如此重要？短短几年内，人脸识别能力得到了显着改善。截至2020年4月，最佳人脸识别算法的错误率仅为0.08％，而同期的错误率为4.1％，根据美国国家标准技术研究院（NIST）的测试，该算法在2014年成为领先算法。截至2018年，NIST发现超过30种算法的准确性已超过2014年实现的最佳性能。在考虑最佳的技术规范方法时，必须考虑这些改进，应该采取行动来应对技术发展的风险，而不是目前的风险。进一步提高准确性将继续减少与错误识别有关的风险，并扩大正确使用可能带来的好处。但是随着性能的提高为更广泛的部署提供动力，确保技术的正确治理的需求将变得更加紧迫。在理想条件下，人脸识别系统可以具有近乎完美的准确性。用于匹配主体以清除参考图像（例如身份证照片或面部照片）的验证算法，在标准评估（例如NIST的人脸识别供应商测试（FRVT））上，可以达到高达99.97％的准确率。这可与虹膜扫描仪的最佳结果相媲美。这种面部验证已经变得非常可靠，以至于即使是银行，也可以依靠它来将用户登录到他们的帐户中。但是，只有在照明和定位保持一致且被摄对象的面部特征清晰且不明显的理想条件下，这种精确度才可能实现。在实际部署中，准确率往往要低得多。例如，一种领先算法的错误率从与高质量面部照片匹配时的0.1％攀升至与“野外”拍摄的个人照片匹配时的9.3％，而与被摄对象在“野外”拍摄时的错误率不一样。在相机上，或者可能被物体或阴影遮盖。老化是可能严重影响错误率的另一个因素，因为随着时间的推移，被摄对象的脸部变化会使其难以匹配相隔多年的照片。NIST发现尝试与18年前拍摄的照片进行匹配时，许多中间层算法显示出的错误率几乎增加了10倍。防止误识别的措施始终很重要，因为人脸识别永远不会100％准确。如今，这些保护尤为重要，因为许多供应商仍然没有以极高的准确性运行的系统，即使是最好的算法也仍然在更具挑战性的现实环境中挣扎。面部识别变得更加准确。得益于神经网络算法，功能更强大的特殊微控制器和处理器，具有更好相机的更好图像以及片上处理和边缘计算可为相机内部和附近提供更多智能，3D人脸识别以及更准确的人脸识别算法。过去几年的演变。根据NIST的报告，人脸识别技术的准确性在2013年至2018年之间得到了显着提高。该报告使用了多个二维图像数据集，其中指出“准确性的提高是由于对图像进行集成或完全替换所致。深度卷积神经网络的现有方法”。因此，NIST说，人脸识别已经经历了一次工业革命，即使各种算法之间仍然存在显着差异，算法也越来越能够容忍劣质图像。2020年及以后的人脸识别—趋势和市场人脸识别已成为全球生物识别市场和数字化转型工作中越来越重要的部分。人脸识别市场的各个部分，相当多样化有望以比先前预期更快的速度增长。随着人脸识别技术投资的增加和技术的成熟，我们看到在某些用例（包括新用例）中人脸识别的使用量也在增加。事实证明，新冠肺炎疫情是其中的重要推动力。新冠肺炎疫情还导致人脸识别系统与其他生物识别技术相结合。由于疫情行，人们期望数字化和数字化将在多个领域加速发展，因此不可避免地会看到人脸识别技术的使用越来越多。对于技术行业来说，不断增长的人脸识别市场总体上是一种财务上的祝福，纯净而简单。人们通常将重点放在人工智能、机器学习和机器视觉技术上，这些技术使来自相机的图像与数据库和复杂的人脸识别系统中的图像相匹配，而更多的技术对此进行了增强。多种技术和应用领域融合时的人脸识别。人脸识别确实是多种技术相结合的生物识别领域。下一代移动网络、5G和边缘技术将使它比现有技术更加普及。实际上，部署AI支持的安全摄像头的高密度网络来监视任何事物很可能是5G蜂窝物联网（5G和IoT相遇）可能会产生相当大影响的第一个重要领域：安全。或者更具体地说：使用AI支持的安全摄像机的高密度网络。这不仅在国土安全中如此，而且在确保关键设施甚至智慧城市和其他社区安全中也是如此。换句话说：越来越多的用例和未来的增长。写在最后在所有生物识别方式（指纹、语音、步态、行为、DNA等）中，人脸获得更快的接受度是因为它不仅几乎使任何人都易于使用，而且人脸可以为人体提供大量“信号”或数据。相比之下指纹（尽管具有独特性和看似复杂性）无法与经过训练的AI系统相比，AI可以快速识别的面部形状、大小、独特标记和其他区别特征相匹配。现在，我们才刚刚开始看到在身份管理和银行业务等服务中引入的人脸身份验证技术，尽管仍然主要与指纹或SMS验证之类的其他传统技术结合使用。未来人工智能驱动的技术将拥抱更先进的面部生物识别技术，以改善其安全性，并真正保护用户免受身份盗用和数据泄露的侵害。具有活动性检测功能的面部认证不仅可以提供增强的，无摩擦的用户体验，而且拥有典型智能设备的任何人都将能够享受无与伦比的真实世界保护水平，以抵御网络钓鱼，ID盗窃和合成身份欺诈等攻击，人脸识别将在等多的领域与现有技术进行深度融合。以上是我的浅薄之见，欢迎指正，谢谢！捏脸游戏是什么？捏脸顾名思义就是一款能自定义长相的的游戏。一般来说一些类似仙侠的手游，在游戏一开始自定义属性的时候要选择不同的人物，有些手游就可以任意捏脸了，从脸型、眉型、鼻子、眼睛到整个人的气质，捏一个完全属于自己的脸型，不会再游戏中撞脸，这种就要捏脸游戏。这类游戏很多，各有各的优缺点，普遍的一个缺点就是非rmb玩家，在游戏里各种被虐，得不到游戏的快感，最终卸载退游。最近完了《明日之后》这款游戏刚开始注册也是各种捏脸，不过感觉也是rmb游戏。大家好，我是悟空问答小情绪。就像题主所说的，迷你世界也是我非常反感的一款游戏。说迷你世界之前我们先了解一下我的世界我的世界最初是由mojang公司2009年全权发布的一款沙盒类游戏，当时叫做Minecraft。 问世以来发展空前迅速，以席卷之势吸引了全球各地的玩家。到2014年全球购买用户超过5000份，当时游戏官方上架价格为19.95欧元。mojang凭借我的世界大赚特赚。2014年，微软宣布收购mojang公司，成立mojang AB工作室，虽然mojang被微软收购，但起初我的世界依然由mojang独自运营，后来才权力回收，当时主要是为了扩大Xbox业务才进行收购。直到2016年，网易取得了Minecraft的中国代理权才正式更名为我的世界。不过当时国内已经出现大规模的抄袭借鉴Minecraft的沙盒类游戏。网易多方维权，勒令当时上架的很多侵权方将其游戏下架。国内很多开发公司经过这一轮的维权以后大部分都已下架类似游戏。现在用户最多还在运行的也就是迷你世界了。迷你世界是由深圳迷你玩科技有限公司在2015年12月发布的一款游戏。当时赶在网易代理Minecraft在国内的版权之前先行发布了迷你世界。玩家体验之后纷纷说其盗版Minecraft。但深圳迷你玩科技有限公司不为所动，先后进行更新。直到网易进行维权以后，依然坚持开发迷你游戏的后续工作。并声称不会下架迷你世界相关产品。之后网易将其高上法庭，前前后后三年起诉，但败诉了。最后以网易撤诉为结果此事告一段落。迷你世界依然在运行中。败诉原因众说纷纭，网上流传最多版本似乎是网易仅有我的世界运营权，但不包括著作权。所以无法胜诉。不得不说这个结果确实是让很多我的世界玩家无法接受的。喜欢小编答案的，麻烦您们多多支持评论或者DZ都可以，谢谢大家了??????超能动作射击网游《星际战甲》（Warframe）可以值得玩一下，是一款2015年在中国发行的游戏，是一款科幻题材的第三人称射击网游，同时这款游戏在今年3月在wegame上正式上线。 这款游戏比较特别的是，当一款游戏发展了几年之后，慢慢变得不火，甚至无人问津的例子比比皆是。而《星际战甲》（Warframe）这款游戏恰恰相反，最开始发行的时候基本山没有几个人在玩，但是随着时间的退役，慢慢的人气开始高涨起来，而且是越来越火，玩的人越来越多。 最开始这款游戏刚上线的时候，玩家媒体都不是很看好这款游戏，原因就是不仅仅是游戏没什么意思，比较枯燥乏味缺少两代男，而且整体画面以及人物模型都比较难看，所以当时对于这款游戏都是一个普遍不看好的状态。不过现在有数据统计，游戏的注册人数已经快达到四千万。 到底《星际战甲》（Warframe）改变在何处呢？不同于以往的射击类游戏，通常的射击游戏大多数都是抱着枪一顿突突，然后可能会有一些漂亮的、有特效的枪，想什么龙纹、冒蓝火。《星际战甲》（Warframe）就打破了这种思路，游戏加入了战甲这一因素以及新机制，让游戏不再是无脑抱着枪一顿突突了。游戏名叫“星际战甲”，游戏中玩家可以选择不同的战甲让自己具有超能力，每个战甲的攻击方式和技能都不同。简单来说就是，一款第三人称的射击游戏，好像变成了《天龙八部》这种，你可以选择各种各样门派职业，而游戏里的战甲就相当于门派。 再加上《星际战甲》（Warframe）基本不用充钱，充钱了也不会让你变得牛逼，你只要需要“肝”就可以了，你只要在游戏里能一直“肝”，最厉害的枪也会到手，这点我觉得是最好的。你的脸大是真脸大吗？有可能只是因为头包不住脸！头包脸通俗点来讲就是颅顶要高且圆润饱满，同时头颅还要比颧骨宽，整个头部将脸完整的包裹。从正面看就是刘亦菲这种，头颅轮廓与面部轮廓有明显的距离，是骨相美的完美代表。PS后的刘亦菲颅顶相较于一般亚洲人还是要高很多了（羡慕）...但是左右两侧颧骨突出，显得脸大很多，即使PS后的头明明更小。再从头顶来看头颅宽度与颧骨的关系，既然是头包脸，那从头顶看是看不见颧骨的。但是这一方面我们的基因决定大多数中国人都毫无优势。看下面这张图，典型的中国人头型是短宽型，前额外露、颧骨突出；而欧美人是长窄型，接近一颗卤蛋的形状，面部除了鼻子以外其他都看不见。这意味着跟头型好的人相比，即使头围一样，我们也会比人家显得脸更大，甚至头更大。活生生的例子就是刘昊然和雷佳音的“你的61cm不是我的61cm”。举个头型不好的例子——李嘉欣。李嘉欣的头型就有点接近于PS后的刘亦菲——颧骨过宽且颅顶低。这种勒太紧暴露头骨的发型会莫名增加李嘉欣的年龄感。明明披发巨美的~颅顶要高且圆润饱满颅顶高度我们可以大概理解为头顶与发际线之间的高度差（不一定完全是一个东西，但我们这里为了方便大家理解可以先这么说）。就是下图这两条线之间的距离↓李嘉欣真是深知自己这方面的不足，所以她的束发造型大多都挑了发，让头顶更蓬松。李兰迪也是颅顶不够高，不过团队在这方面都有注意，将头发拨松的同时束高的丸子头也能视觉上增高颅顶。脸还是那么圆，但是后者明显更青春活力。江疏影也是这方面改造的优秀代表。除了天生颅顶低，还有一种是因为发际线太高使颅顶视觉上看起来较低。像桥本环奈这种，没事千万不要掀开刘海啊。文淇是真的颅顶低，不过因为她的五官够独特且集中，用刘海反而会有一种凌厉的美感。在miumiu那场秀里的造型，不一定是颅顶低的错，按照文淇的风格，将刘海的长度下移到眉毛两侧的位置就能起到很好的效果。gif来对比一下~颅顶圆润饱满的意思是头型要接近于卵圆型，就是中间稍高，两侧低，线条要圆润饱满。与卵圆型相对的，生活中还存在不少“尖头型”和“方头型”——明明颅顶很高，但是很显脸大。比如盖尔?加朵就是尖头型，面部重心落在下庭，视觉上看着很显脸大，把颅顶P圆之后，视觉上脸小了很多。除了盖尔加朵这种头型本就偏尖的，还有欧阳娜娜这种：本身并不是尖头型~但是由于颞部（太阳穴）不够饱满连带着整个头都很尖的感觉。这种只需要用自体脂肪填充一下太阳穴就能够改善。当然下面这个案例是做了全脸填充，不过太阳穴变饱满对整个脸型的改观很大。张子枫的头型略接近于方头型，正面看着还好，某些奇特的角度就真的有点一言难尽。中间再高一点点就很完美了，也不会显得脸很方很大。显微镜女孩们一定可以看出差别对不对！再来看侧面，明显能看出张子枫的颅顶比较平，她的侧面最高点在颅顶靠后的位置，而刘亦菲的最高点在颅顶中间，整个轮廓浑圆饱满。按照刘亦菲的标准P一下张子枫的侧面，效果就会是这样的。如果不是贴头皮的造型，这种效果也是可以通过发型达到的。所以说发型师该挨打呢~头颅要比颧骨宽说完颅顶的问题，再来说说头宽与脸宽之间的关系。正常来说，颧骨一般是面部最宽的地方，头包脸要求头部的最宽处和颧骨的最宽处之间有明显距离——即头颅两侧发育良好，同时颧骨不能太外扩。不少人get不到李嘉欣颜值的原因就在于此——颧骨太高，显得刻薄。稍侧一点的角度会放大这个问题，显得面部线条不够流畅。就这张照片来说，明显把颧骨往内P一下会更符合大众审美。当然，对于颧骨过高（外扩）导致的头不包脸，也是可以通过医美做颧骨内推。术后效果对脸型的改变肯定是非常直观的，显脸小的同时使面部更具流畅度，但是颧骨内推属四级手术，风险较高且对医生、医院的要求都非常高，需谨慎选择。李嘉欣选择的方式也可以供大家参考：大偏分披发，视觉上营造头比脸大的感觉——大偏分是为了让头发增高颅顶，同时散开的头发能使头部两侧看起来比脸宽。拍照将脸侧向头发多的一边，头发会柔化暴露出来的颧骨。非要梳大光明的可以学学古装剧里加假发垫。同样是男装，加不加假发垫效果真的大不一样。总的来说，在以往我们的认知里，只会单独考虑脸型怎么样，五官怎么样，发型又怎么样，但实际上头骨的长法才最决定一个人是否是无死角的神颜。也是相对来说最难从根本上改善的。虽然在日韩、台湾地区有一种针对头型的手术——骨水泥填充。当然不是这个水泥啦~而是一种骨粘固剂，在临床上大量用于人工关节置换手术，早在上世纪50年代左右就被研究并推广使用了。医美上用来填充后脑勺、颅顶、额头等部位。后脑勺模拟效果就是介个样子↓真人效果是介样子↓不过骨水泥填充还是更针对头骨缺损严重的同学，一般人咱不太建议用这个办法。话说回来，文中提到的大多数神仙级别的女明星或多或少都有一些颜值缺陷，但并不妨碍她们在变美的路上越走越远。最关键的是你是否知道自己的bug并在能力范围内去改善或者避开它。她们这么美尚且如此努力，你也要活得精致一点儿啊~

5，谁知道一个人说鼻子就捂鼻子 这是什么游戏

应该是一个人用左手抓住另一个人的左手，用右手轻拍他左手手心，被抓左手的人右手食指放在鼻子上，另一个人嘴里念人的五官，比如说他念眼睛，耳朵，脸等他的最后一个词，你用手指着，你指对了两个人互换，看谁对的多

刚好有，点我的头像

小时候玩的木头人

几点就睡觉记得记得几点几再看看别人怎么说的。

6，捏脸游戏有哪些

捏脸游戏有《剑灵》《剑侠情缘网络版叁》《赛博朋克2077》《天涯明月刀》《完美世界》。1、《剑灵》《剑灵》是韩国网络游戏开发商NCSoft开发的3D奇幻大型多人在线动作类游戏，中国国内由腾讯代理。该游戏由韩国制作人裴宰贤领衔开发，亚洲插画师金亨泰担纲美术设计，日本音乐制作人岩代太郎进行音乐监制。《剑灵》为玩家展示了东方武侠世界、人物造型、轻功绝学、打斗体验、战斗过程，以及任务情节。2、《剑侠情缘网络版叁》《剑侠情缘网络版叁》（简称《剑网3》）由金山软件旗下西山居工作室开发的一款3D武侠MMORPG（大型多人在线角色扮演）电脑客户端国产游戏，于2009年8月28日正式开启公测《剑网3》凭借地形植被渲染技术、场景光影特效和SpeedTree等引擎特效来展现中国传统武侠世界，将诗词、歌舞、丝绸、古琴、饮酒文化、茶艺、音乐等多种具有中国传统文化特色的元素融入到游戏中，展现给玩家一个气势恢弘、壮丽华美的大唐世界。3、《赛博朋克2077》《赛博朋克2077》是一款由CD Projekt RED开发的动作角色类游戏，于2020年12月10日登陆PC、Xbox 和PS4等平台。《赛博朋克 2077》的故事发生在夜之城，权力更迭和身体改造是这里不变的主题。玩家将扮演一名野心勃勃的雇佣兵：V，追寻一种独一无二的植入体——获得永生的关键。自定义角色义体、技能和玩法，探索包罗万象的城市。玩家做出的选择也将会对剧情和周遭世界产生影响。4、《天涯明月刀》《天涯明月刀》是腾讯北极光工作室研发的一款武侠题材的3D大型多人在线角色扮演电脑客户端国产游戏，于2016年07月01日在中国大陆正式公测，由古龙所著武侠小说《天涯·明月·刀》改编而成。游戏拥有丰富的社交系统，在游戏中玩家可以拜师和收徒，可以参加帮会，和帮会成员参加任务活动，还可以加入联盟、盟会，体验不同阵营之间的战斗。5、《完美世界》《完美世界》是由完美世界公司于2005年研发的一款MMORPG网络游戏。游戏以盘古开天地为引子，在中国上古神话传说的基础上营造了一个独特的历史空间，以史诗般的背景和的波澜壮阔的剧情，为玩家展现了一个古老神秘、充满未知的奇幻世界。

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8，看图写话我最喜欢玩游戏怎么写

看图说话写话的方法：“看仔细,想明白,说清楚,写完整.”写作格式：每小节开头空两格学会正确运用标点符号顺口溜：1.一看环境和人物,二看动作和表情.2.一丝一毫看得准,融入生活来想像.3.原因经过加结果,事情过程才完成.4.口头说通莫忘记,时间地点要说清.5.心理想法和语言,二者一样不能丢.要点：1、时间（根据图意为图选一个合理的时间）2、景物（如果图上有景物：按从上到下；从远到近观察）3、谁在什么地方干什么?（这是看图写话中最重要的一点）谁（人）：穿的、样子（1）他是怎么做的?他会做些什么?他会说些什么?他会想些什么?（2）他做得怎么样?心情如何?

反反复复功夫发个广告再看看别人怎么说的。

下课了，同学们像兔子一样冲出教室。他们有的玩老鹰捉小鸡，有的玩丢手绢，还有的玩贴鼻子。看，玩老鹰捉小鸡的同学玩得多起劲呀!他们先配出一只老鹰和一只母鸡，其余的都当小鸡，游戏开始了，只见母鸡妈妈伸开双臂，不顾一切的保护小鸡，小鸡们也一个个地躲在母鸡身后，老鹰左扑右转，可是连一只小鸡也没抓到，老鹰喘着粗气直瞪眼，小鸡们乐得眉开眼笑，它们玩的可真开心呀!丢手绢也很有趣，几个同学先围成一个圆圈，然后蹲在地上，一边拍手一边唱歌，一个小朋友拿着手绢围着他们转，趁他们不注意，就把手绢放在一个小朋友身后，那个小朋友光顾着高兴，没留意被捉住了，罚他唱了一首歌，接着游戏继续进行。我最喜欢贴鼻子的游戏了，黑板上有一张可爱的大笑脸，圆圆的眼睛，红红的嘴巴，就是少了一个鼻子。小朋友们一个接一个的蒙着眼睛贴鼻子，有人把鼻子贴到脸上了，有人贴到下巴上了，逗得大家哈哈大笑。

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自己去起点，潇湘上去找啊，很多，就是不知道你喜欢主角上来就很猛的还是慢慢成长起来的！——！

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《网游之平凡魔法师》 作者：苏莫莫 作品简介：一个苏小妩拼命躲开的人，一件苏小妩拼命忘记的事.现实生活逐渐走向平静,却在网络世界里起了波澜.原来网络世界也是如此丰富.究竟会何去何从? 阅读地址:【我看BOOK小说网】在线阅读： http://www.wkanbook.com/bookHandle.do?method=detail&bid=1059 《游之啸澜三国》 作者：柒嘉神 作品简介：看清了对岸，却发现自己正陷于重重迷雾。没有人愿意战斗，那只会让人疲惫不堪。却没有人愿意放弃战斗，因为那只是必须！ 阅读地址:【我看BOOK小说网】在线阅读： http://www.wkanbook.com/bookHandle.do?method=detail&bid=2750 《中锋至上》 作者：饭饭爱吃饭 类别：篮球游戏 作品简介: 中锋，一个几乎快被联盟和人们遗忘的群体。跑轰当道，锋线肆虐的世界里，一个尴尬的战术存在。中锋这个曾经辉煌的位置已经交出了自己的统治权，在NBA这个联盟逐渐被边缘化。中锋的作用只剩下抢篮板与补篮，或者像奥库一样飘在外线用三分投射来进行精确打击。看着衰老的鲨鱼，退役的大叔，接近而立的姚明，背身单打技术粗糙的霍华德，有着一张四十岁老男人脸的奥登。 【我看BOOK小说网】在线阅读： http://www.wkanbook.com/bookHandle.do?method=detail&bid=257

顾漫的《微微一笑很倾城》很好看

《英雄之十二翼天使》《网游之天地》《网游之近战法师》...

网络风流骑士,,网络之天地,我都看过个人觉得还行吧 牧师传说,前面看着还可以,以WOW为背景的,后面写的有些乱咯,不过前面写的很好哦

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楼主您好： 我觉得：【劲舞团】好玩、也容易玩不像别的网游：还有就是：【完美国际】：我现在就在玩完美国际可以带祢、完美还带时装的：人物也很好看也是3D的、我觉得就这些好玩点、 回答完毕：祝您愉快、!

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