人脸分类观察法
人脸检测与识别的方法
人脸检测与识别的方法一、传统方法1.图像金字塔图像金字塔是指通过对图像进行多次减采样或加采样得到一系列分辨率不同的图像。
人脸检测中使用图像金字塔可以将输入图像在不同尺度下进行处理，从而实现对不同尺度的人脸进行检测。
2. Haar特征和级联分类器Haar特征是指用于检测人脸的一种灰度特征，它可以通过计算图像上不同区域的灰度差值来表示。
级联分类器是指通过级联多个简单的分类器来构建一个复杂的分类器，用于对图像中的人脸进行分类。
通过结合Haar特征和级联分类器可以实现高效的人脸检测。
3.高斯混合模型与皮肤颜色模型高斯混合模型是指将图像中的像素分布建模为几个高斯分布的加权和，通过对图像进行颜色建模可以用于判断像素是否属于人脸区域。
皮肤颜色模型是一种常用的方法，通过对肤色像素的统计分析可以辅助人脸检测。
二、深度学习方法1.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种深度学习模型，通过使用包含卷积层和池化层的结构可以从原始图像中学习到人脸特征。
通过在大量标注有人脸的数据集上进行训练，可以实现高效准确的人脸检测和识别。
2.目标检测框架目标检测框架是一种深度学习模型，通过将图像中的人脸看作一个目标并进行检测和定位。
常用的目标检测框架包括RCNN系列（如Faster RCNN、Mask RCNN）和YOLO系列（如YOLOv3）。
这些框架可以同时实现人脸检测和人脸识别。
3.人脸关键点检测人脸关键点检测是指通过深度学习模型来预测人脸中的关键点位置，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
通过检测人脸关键点可以实现更加准确的人脸检测和识别。
常用的人脸关键点检测方法包括人脸解析模型（如BlazeFace）和人脸关键点检测模型（如Hourglass）。
总结：传统方法主要包括图像金字塔、Haar特征与级联分类器、高斯混合模型和皮肤颜色模型等；而深度学习方法主要包括卷积神经网络、目标检测框架和人脸关键点检测等。
随着深度学习技术的发展，深度学习方法在人脸检测与识别中取得了更好的表现，但传统方法在一些特定场景下仍然具有一定的优势。
人脸记忆技巧
人脸记忆技巧人脸记忆是指通过观察和记忆他人的面部特征来识别和辨认他人。
在日常生活中，人们经常需要记住他人的面孔，以便与他们建立联系或辨认身份。
然而，由于人类大脑对于面部特征的记忆容量有限，我们需要一些技巧和方法来帮助我们更好地记住他人的面孔。
一、观察细节观察细节是人脸记忆的关键。
面部特征中的细节包括眼睛的颜色、眉毛的形状、鼻子的大小和形状、嘴巴的形状等。
当我们观察他人的面部特征时，应该尽量关注这些细节，并且尝试将它们与他人的整体面貌联系起来。
比如，如果一个人有一双明亮的蓝色眼睛，我们可以将这个特点与他的整体面容联系起来，从而更容易记住他的面孔。
二、注意面部比例除了观察细节，注意面部比例也是人脸记忆的重要技巧之一。
面部比例指的是面部各个部位之间的相对大小和位置关系。
每个人的面部比例都是独特的，通过观察和记忆这些比例，我们可以更好地辨认和记住他人的面孔。
例如，一个人的眼睛可能比一般人的眼睛更大，我们可以通过记住这个特点来辨认他的面容。
三、使用联想法联想法是人脸记忆中常用的记忆技巧之一。
通过将他人的面部特征与我们已经熟悉的事物进行联想，可以更容易地记住他们的面孔。
例如，如果一个人的鼻子形状像一只鹰的喙，我们可以将他的面容与鹰的形象联系起来，这样在以后想起他的时候就会更加容易。
四、重复记忆重复记忆是任何记忆技巧中最基本也是最有效的方法之一。
通过反复观察和记忆他人的面部特征，我们可以加深对他们的印象，从而更容易记住他们的面容。
这种方法需要耐心和坚持，但是它确实可以提高我们的人脸记忆能力。
五、练习记忆游戏除了以上的技巧，我们还可以通过一些记忆游戏来提高人脸记忆能力。
例如，我们可以找一些熟悉的面孔照片，然后关闭屏幕，试图回忆和辨认这些面孔。
这样的练习可以帮助我们训练和提高我们的人脸记忆能力。
六、注意情境和情感在记忆他人的面容时，我们还应该注意到他们的情境和情感。
人们的面部表情和情感状态可以给我们提供额外的记忆线索。
人脸识别的主要方法
1.1 人脸识别的主要方法目前，国内外人脸识别的方法很多，并且不断有新的研究成果出现。
人脸识别的方法根据研究角度的不同，有不同的分类方法。
根据输入图像中人脸的角度不同，可以分为正面，侧面，倾斜的人脸图像的识别；根据图像来源的不同，可分为静态和动态的人脸识别；根据输入图像的特点，又可分为灰度图像和彩色图像的人脸识别等等。
本文重点研究基于正面的、静态的灰度图像的识别方法。
对于静态的人脸识别方法从总体上看可以分为三大类：一是基于统计的识别方法，主要包括特征脸(Eigenface)方法和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model 简称HMM)方法等；二是基于连接机制的识别方法，包括人工神经网路(Artifical Neural Network 简称ANN)方法和弹性图匹配(Elastic Bunch Graph Matching 简称EBGM)方法等；三是一些其他的综合方法及处理非二维灰度图像的方法。
下面分别进行介绍。
1.1.1 基于特征脸的方法特征脸方法[5]，又称为主成份分析法(Principal Component Analysis 简称PCA)，它是20 世纪90 年代初期由Turk 和Pentland 提出的，是一种经典的算法。
它根据图像的统计特征进行正交变换(即K-L 变换)，以消除原有向量各个分量之间的相关性。
变换得到对应特征值依次递减的特征向量，即特征脸。
特征脸方法的基本思想是将图像经过K-L 变换后由高维向量转换为低维向量，并形成低维线性向量空间，利用人脸投影到这个低维空间所得到的投影系数作为识别的特征矢量。
这样，就产生了一个由“特征脸”矢量张成的子空间，称为“人脸子空间”或“特征子空间”，每一幅人脸图像向其投影都可以获得一组坐标系数，这组坐标系数表明了人脸在子空间中的位置，因此利用特征脸方法可以重建和识别人脸。
通过人脸向量向特征子空间作投影得到的向量称之为主分量或特征主分量。
人脸识别分析五官测试
人脸识别分析五官测试
人脸识别分析五官测试是近年来最流行的一种新兴技术。
它可以帮助我们精准地解析个人特征，并进一步分析五官结构特征，进行全面且可靠的五官测试。
人脸识别分析五官测试是一种利用技术和信息来识别个体特征
的方法。
它通过摄像头采集到面部照片，先建立“特征模型”，建立原始的特征库，然后分析出五官关键特征，根据五官结构，把面部特征分成多个组合，最终形成五官的特征模型，用以识别不同的人脸。
人脸识别分析五官测试的过程需要从头像照片中提取出许多细节，包括脸型、眼睛大小、鼻子形状、嘴巴形状、头发颜色等。
一个具体的五官测试，需要首先从照片中提取人脸特征，对面部关键点进行准确的位置跟踪，以及检测出人脸的颜色和皮肤状况，确定人脸具体的五官结构，以及五官关键点的准确位置。
人脸识别分析五官测试不仅能帮助我们更深入的了解自己的特
征和结构，还可以用于身份验证、交友匹配、出入国管理等，起到实际作用。
为了获得更准确的五官测试结果，建议当事人使用专业的拍摄照片，照片应该清晰、明亮，而且要保证被拍摄者的五官特征清晰可见，这样才能获得更准确的结果。
从上述可以看出，人脸识别分析五官测试是一项技术性的方案，要正确应用它，需要建立一套完善的技术体系，以便于把它应用于一些实际的场景中，真正挖掘到它的价值，并在广泛的应用中发挥出它的效果。
人脸识别算法分析
人脸识别算法分析人脸识别算法分析人脸识别（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。
人脸识别算法分析1. 基于几何特征的方法人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。
几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。
Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。
采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征，但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是：设计一个参数可调的器官模型（即可变形模板），定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。
这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。
基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。
同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。
人脸识别方法
人脸识别方法人脸识别是一种通过技术手段对人脸图像进行识别和验证的技术，它在安防监控、手机解锁、人脸支付等领域有着广泛的应用。
目前，人脸识别方法主要包括传统的基于特征的方法和深度学习方法两大类。
传统的基于特征的人脸识别方法主要包括几何特征法、灰度特征法和皮肤特征法。
几何特征法是通过提取人脸图像中的几何特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等位置关系，然后进行匹配和识别。
而灰度特征法则是通过提取人脸图像的灰度特征，如纹理、边缘等信息，进行模式匹配和识别。
皮肤特征法则是通过提取人脸图像中的皮肤颜色特征，进行肤色分割和识别。
这些方法在一定程度上可以实现人脸识别的功能，但是对于光照、表情、姿态等因素的影响较大，识别率不稳定。
深度学习方法是近年来人脸识别领域的研究热点，主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术。
CNN可以通过多层卷积和池化操作，提取人脸图像中的高级抽象特征，然后进行分类和识别。
RNN则可以对人脸图像序列进行建模和学习，实现对视频中的人脸进行识别和跟踪。
深度学习方法在大规模数据集上训练后，可以取得较高的识别准确率和鲁棒性，对光照、遮挡、姿态等因素具有较强的鲁棒性。
除了以上介绍的方法外，人脸识别还可以结合多模态信息，如结合人脸和声纹、指纹等信息进行融合识别，提高识别的准确率和安全性。
同时，人脸识别方法还可以结合三维信息，如使用三维人脸重建技术，提高对光照、姿态等因素的鲁棒性。
总的来说，人脸识别方法经过多年的发展和研究，已经取得了较大的进展。
传统的基于特征的方法和深度学习方法各有优势，可以根据具体的应用场景选择合适的方法。
未来，随着计算机视觉和模式识别技术的不断发展，人脸识别方法将会更加准确和稳定，为人们的生活带来更多便利和安全保障。
人脸识别的几种方法
人脸识别的几种方法
人脸识别的方法主要有以下几种：
1. 基于几何特征的方法：这种方法通过提取人脸的几何特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状和大小，以及它们之间的几何关系（如距离、角度等），来进行人脸识别。
这种方法简单易行，但识别率较低，且对光照、表情等因素较为敏感。
2. 基于模板的方法：这种方法将人脸图像与预先存储的模板进行比对，找到最相似的模板作为识别结果。
常见的模板匹配方法有基于特征的方法、基于子空间的方法、基于神经网络的方法等。
这种方法识别率较高，但计算复杂度较高，且对模板的选择和存储要求较高。
3. 基于模型的方法：这种方法通过建立人脸模型，将人脸图像与模型进行比对，找到最相似的模型作为识别结果。
常见的模型方法有隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）、神经网络等。
这种方法能够处理复杂的表情和光照变化，但需要大量的人脸数据来训练模型，且计算复杂度较高。
4. 基于深度学习的方法：这种方法通过训练深度神经网络来学习人脸特征，并进行人脸识别。
常见的深度学习算法有卷积神经网络（CNN）、循环神
经网络（RNN）等。
这种方法能够自动提取有效特征，对光照、表情等因
素具有较强的鲁棒性，但需要大量的计算资源和训练数据。
总之，人脸识别的不同方法各有优缺点，应根据具体应用场景和需求选择合适的方法。
人脸识别的方法
人脸识别技术的基本方法人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。
这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。
高维的图像空间经过KL 变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。
如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。
这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。
目前有一些改进型的特征脸方法。
（3）神经网络的人脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。
这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
（4）弹性图匹配的人脸识别方法：弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。
该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
（5）线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法：心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。
LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。
实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
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4 马鞍鼻
特点：鼻梁扁平，鼻和鼻根上部有一定的高度，中间明显凹陷，形似马 鞍。
5 烟囱鼻
特点：鼻孔大而明显，正面看鼻孔明显外露。
6 朝天鼻
特点：朝天鼻顾名思义是指鼻孔朝上，鼻孔露得多，鼻梁短，朝天鼻是 鼻骨及鼻软骨发育不良的结果，是一种常见的鼻部畸形。
9 罗汉眉 特点:眉形短而宽，眉身实又短，眉尾下 弯。
10 剑眉（亦称倒八字眉） 特点:眉高又长直，密又不乱、卷曲，宽 又秀，眉尾的部分生得像一把剑。
11 新月眉 特点:眉形如新月，高而不压眼，秀长有 光彩。
12 竖心眉 特点:眉长过目，斜直而上，眉尾高扬， 形如一把刀，但形态清朗俊秀。
基本眉型
1 鬼眉 3 旋螺眉 5 八字眉 7 断心眉 9 罗汉眉 11新月眉 13柳叶眉 15卧蚕眉 17狮子眉 19交连眉
2 尖刀眉 4 一字眉 6 扫帚眉 8 轻清眉 10 剑眉 12竖心眉 14吊丧眉 16龙眉 18北斗眉 20交加眉
内容多起来的时候 我们就要用到 记忆法了……
第一种：
用连锁法记忆这 20个基本眉型
17 狮子眉 特点:眉形宽大弯曲，粗浊中见清气，毛 长松软如狮。
18 北斗眉 特点:眉毛宽长，眉头略弯，毫毛下垂， 色泽黑而有光泽，亦称寿星眉。
19 交连眉 特点:（一）黄薄之交连眉，（二）杂乱 的交连眉
20 交加眉 特点:眉的中间或尾部另叉开了一条眉毛，有点 像个「叉」子，又像两条眉毛交加在一起般
1 鬼眉 2 尖刀眉 3 旋螺眉 4 一字眉 5 八字眉 6 扫帚眉 7 断心眉 8 轻清眉 9 罗汉眉10 剑眉 11新月眉 12竖心眉 13柳叶眉 14吊丧眉 15卧蚕眉 16龙眉 17狮子眉 18北斗眉 19交连眉 20交加眉
第一步：提取关键字/词转换成具体图像
第二步：把图像用连锁法串联起来
接下里用配对联想记住眉 毛的名称与眉毛的形状
14
小圆眼
特点：主要特征是睑裂高宽度短小，但本身比例尚适度。睑缘呈小圆弧 形，眼角稍钝，黑珠眼白露出少，眼球显小。整个眼形呈小圆形态，影 响与整体脸型的协调，给人以机灵、执著印象，但缺乏神采和魅力。
一分钟回忆时间
第五讲 基本鼻型
鼻子特征
从正面看：1、大的；2、小的；3、细长的；4、较 宽；5、居中。从侧面看：1、直的；2、扁平的；3、 带尖的；4、不带尖的；5、狮子鼻；6、鹰勾鼻；
基本眼型
对于眼型的研究和分类，以往虽有不少，但都难以将千姿百态的 眼形都包括。眼形美学的分类，依据眼睛位置大小、眼睑、睑裂的 形态变化，可以有多种分类。常见的眼型有以下几种。
1 标准眼 3 细长眼 5 眯缝眼 7 垂眼 9 深窝眼 11 突眼 13 远心眼
2 丹凤眼 4 圆眼 6 吊眼 8 三角眼 10 肿泡眼 12 近心眼 14 小圆眼
6 朝天鼻
编码-坦克
7 拱桥鼻
特点：鼻梁中间隆起如拱桥形。这种鼻形兼有鹰勾鼻的特征。
8 鹰勾鼻
特点：鼻梁隆凸，鼻尖向下内弯成勾状。
8 鹰勾鼻
编码-老鹰
9 倭狗鼻（肉鼻子）
特点：鼻头肥大而鼻翼较小。
10 尖头鼻
特点：鼻梁狭直，鼻尖向上而尖。
11 狮子鼻
特点：鼻梁较短而扁，鼻翼开阔如狮鼻。
1 鬼眉 2 尖刀眉 3 旋螺眉 4 一字眉 5 八字眉 6 扫帚眉 7 断心眉 8 轻清眉 9 罗汉眉10 剑眉 11新月眉 12竖心眉 13柳叶眉 14吊丧眉 15卧蚕眉 16龙眉 17狮子眉 18北斗眉 19交连眉 20交加眉
第一步：提取关键字/词转换成具体图像
用连锁法记忆这 20个基本眉型
6
吊眼（上斜眼）
特点：外眦角高于内眦角，眼轴线向外上倾斜度过高，外眦角呈上挑状。 正面观看呈反“八”字形。显得灵敏机智，目光锐利，但有冷淡、严厉之感。
7
垂眼（下斜眼）
特点： 外形特征与吊眼相反，外眦角低于内眦角，眼轴线向下倾斜形成 了外眼角下斜的眼型。正面观看呈“八”字形，有的显得天真可爱，有的给 人以阴郁的感觉，有的过度显老态。
1 鬼眉 特点:眉首微曲，短不过目，毛上翘又散， 眉毛浓粗又压眼。
2 尖刀眉 特点:眉毛上斜，形如剑眉，但眉毛虽浓 长却粗乱，顺逆交错头尖尾散，不像剑 而像尖刀扁错。
3 旋螺眉 特点:眉毛浓而呈螺旋状。此眉型，平常 较少见。
4 一字眉 特点:形状如中国字的「一」字，毛朵儿 清，长度稍较眼睛长些。
7、凹陷的鼻孔则分为：1、直的；2、弯的；3、向 外张开；4、向上翘起；5、孔大的；6、孔小的；7、 长毛的
基本鼻型
鼻子位居面部的中心，是面部最突出部分。它有制约协调五官 的作用。东方黄种人以悬胆鼻为美，白种人则以希腊鼻为美。常见 的鼻型有以下几种。
1 悬胆鼻 3 希腊鼻 5 烟囱鼻 7 拱桥鼻 9 倭狗鼻 11狮子鼻 13 蒜头鼻
12 直梁鼻
特点： 鼻梁挺直，没有大的弧度变化。
13 蒜头鼻
特点： 鼻翼鼻尖连在一起如蒜头状。
一分钟回忆时间
第六讲 基本耳型
耳朵的特征
人们在观察他人相貌时，很少注意到耳朵的特点， 其实耳朵可能比其他面部部位更有特点。 耳朵可以分为以下几类：1、大的；2、小的；3、 扭曲的；4、较平的；5、圆的；6、椭圆的；7、三 角的；8、紧贴头皮的；9、翘起的；10、大耳垂的； 11、无耳垂的。
接下里用配对联想记住鼻 型的名称与鼻的形状
1
悬胆鼻
特点： 鼻梁高低和弯曲较适度，鼻翼大小合适轮廓明显清晰，鼻中隔适 当。
2 酒糟鼻
特点：鼻头大而红，毛孔明显。又名玫瑰痤疮，英文名Rosacea，中医 别名赤鼻、酒齄鼻俗称红鼻子或红鼻头， 是一种发生于面部中央的慢性 皮肤炎症。
3 希腊鼻（道天鼻）
2 4 6 8 10 12
酒糟鼻 马鞍鼻 朝天鼻 鹰勾鼻 尖头鼻 直梁鼻
记忆法之
第三种：
用身体定位法记忆13种基本鼻型
1 悬胆鼻 2 酒糟鼻 3 希腊鼻 4 马鞍鼻 5 烟囱鼻 6 朝天鼻 7 拱桥鼻 8 鹰勾鼻 9 倭狗鼻 10 尖头鼻11狮子鼻12 直梁鼻 13 蒜头鼻
第一步：提取关键字/词转换成具体图像 第二步：把图像用身体定位法串联起来
1
标准眼（杏眼）
特点： 眼睛位于标准位置上，男性多见。特点是睑（jiǎn）裂宽度比例 适当，较丹凤眼宽，外眦（zì ）角较钝圆，黑眼珠、眼白露出较多，显英 俊俏丽。
2
丹凤眼
特点： 属较美的一种眼睛，外眦角大于内眦角，外眦略高于内眦，睑裂 细长呈内窄外宽，呈弧形展开。黑珠与眼白露出适中，眼睑皮肤较薄， 富有东方情调，形态清秀可爱。无论男女均为标准美型眼之一。
5 八字眉 特点:形状是眉头的毛下垂，另一开叉向 上，头疏眉散，有如八字。
6 扫帚眉 特点:眉毛形状前紧后疏，眉尾散，形同 扫帚。
7 断心眉 特点:眉形头粗尾散，又名小扫帚眉，与 扫帚眉不同的是短不过目。
8 轻清眉 特点:眉形秀长，浊中带清，眉毛微向下 弯，眉毛较澹，毛多见底，眉中位置则 较断密，但亦见底。
高效记忆法之
第二种：
用故事法记忆14种基本眼型
1 标准眼 2 丹凤眼 3 细长眼 4 圆眼 5 眯缝眼 6 吊眼 7 垂眼 8 三角眼 9 深窝眼 10 肿泡眼 11 突眼12 近心眼 13 远心眼 14 小圆眼
第一步：提取关键字/词转换成具体图像 第二步：把图像用故事法串联起来
接下里用配对联想记住眼 型的名称与眼的形状
观察力
是包含着理解、思考，有目的、 有计划的“看”。它是智力的组成部 分之一
关注细节 做生活中的有心人！
能 否 看 见 狮 子 在 哪 里 ？
有个婴儿，你看到了吗？
观察
意识
记忆
第二பைடு நூலகம் 基本脸型
再长的路，一步步也能走完 再近的目的地，不迈开双脚也无法到达
当你正面面对一个人时，一个人的脑袋可以分为” 大、中、小”三类。每一类又可以细分为1、方型； 2、长方型；3、圆型；4、椭圆型；5、尖头顶的三 角型；6、尖下巴的三角型；7、宽型；8、窄型；9、 骨骼粗大型；10、骨骼纤细型。 如果你是从侧面看一个人的头部，你会发现这个视 觉角度看到的头部类型有很多，大致包括：1、方 型；2、长方型；3、椭圆型；4、宽型；5、窄型； 6、圆型；7、面部扁平型；8、顶部扁平型；9、后 部扁平型；10、后部圆勺型；11、前额倾下巴突出 的三角型；12、下巴后削前额隆起的三角型。
3
细长眼（长眼）
特点： 睑裂细长，睑缘弧度小，黑珠及眼白露出相对较少。这种眼形往 往显得没神。
4
圆眼（荔枝眼、大眼）
特点： 睑裂较高宽，睑缘呈圆弧形，黑珠、眼白露出多，使眼睛显得圆 大。给人以目光明亮，有神过于机灵之感，但相对缺乏秀气。
5
眯缝眼
特点： 如果细长眼的长宽比例均缩小，就成了“眯缝眼”，眯缝眼睑裂小 狭短，内外眦角均小，黑珠、眼白大部分被遮挡，眼球显小。显得温柔 和气，但有畏光之感。缺乏大眼睛的神采和应有的魅力。
一分钟回忆时间
第四讲 基本眼型
眼睛和睫毛
眼睛：1、大的；2、小的；3、突出的（鼓的）； 4、深陷的；5、两眼靠近；6、两眼远离；7、上斜； 8、下斜；9、不同颜色；10、两眼大小不同；11、 白眼仁多，黑眼仁少；12、白眼仁少，黑眼仁多；
睫毛： 1、浓的；2、稀的；3、长的；4、短的； 5、弯的；6、直的。
8
三角眼
特点： 一般眦角多正常，主要由于上睑皮肤中外侧松弛下垂，外眦角被 遮盖显小，使眼裂变成近似三角形。中老年人多见，也有先天性三角眼 者，但少见。
9
深窝眼
特点： 主要特征是上睑凹陷不丰满，西方人多见。这种眼形显得整洁、 舒展，年轻时具有成熟感，中老年给以疲劳感，过度显憔悴。
10