原绘制方法。

　　顿时什么睡意都没了，这是什么神仙技术，还能将模糊变形的监控进行复原绘制，如若是掌控这个，岂不是要逆天？

　　周宁心跳加快，认真查阅刚刚得到的这些知识记忆，这个系统升级后，现在是越来越人性化，只要你将这些得到的知识掌控，那么之后即便任务失败也不用收回，所以他现在是激情满满，认真地看了起来。

　　人脸的外形和五官，并不是一种简单的拼凑，更不是毫无关系的分离组合。

　　人脸是由颅骨突出的结节点以及肌肉、皮肤组成，相互之间紧密关联，不同的人脸结构（皮下突出部分）会有不同的五官形态，正是因为它们之间存在着这种关联关系，才形成了人脸最根本的不同相貌。

　　人脸的相貌特征，大致可以分为大形特征、结构特征、位置特征【1】、五官特征4部分。

　　在对监控人像进行分析时，要根据透视，变形情况，确定出的嫌疑人形象中位置比例特征五官特征也要通过大形结构的特征固定、分析和判断（也就是专业人士常说的关联特征）。

　　看到这里，周宁有些恍悟。

　　自己之前过于重视细节了，如此就忽略了最重要的问题，毕竟对人相貌的观察和识别从整体到局部。

　　就像路上遇到一个熟识的朋友，在他还离得很远的时候，只能看到他脸的大形特征和结构特征，看不清位置特征、五官特征时，依然可以认出。

　　这说明，对相貌的正确识别，往往不是通过对单独的、缺乏整体关系的细节特征进行判断和辨识而实现的。

　　因此要把握的关键，是对象相貌的整体特征，而不是细枝末节的五官特征，那么按照这个理论，即便得到模糊的监控影像，还是掌控了对象的整体特征。

　　下方就是详尽的方法，得到多角度监控影像，利用计算机前期处理，滤除噪声、超分辨率重建，经过多层次多角度处理和重建叠加，就可以采集到对象的相貌的重要特征数据

　　越是往后看，越是觉得这个人像复原技术三级牛逼，这样的理论和各种操作手段，是现在闻所未闻的，不过看到最后，问题也来了。

　　这里面都是关于计算机的各种应用，什么滤除噪声，什么超分辨率重建，什么多角度重建叠加，看名字似乎明白干啥，但咋做他完全没有实际应用的能力啊！

　　窗外，传来一阵阵请注意倒车的声音，每天四点多垃圾车都准时出现。

　　周宁晃晃头，甩掉刚刚的烦躁情绪，蒙上被子睡去。

　　就在他刚睡着的那一刻，眼前不再是之前那个小黑屋，景象完全变了，一片黑暗中，前方有着一个光亮。

　　周宁有些发蒙，系统升级后，似乎这是第一次完成任务，难道这个小黑屋也要跟着升级吗？

　　不过周围的黑暗，带来的那种窒息感让

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