汽車圖片的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

好看能玩汽車立方書：名車經典（珍藏版）

為了解決汽車圖片的問題，作者陳新亞 這樣論述：

掌上名車展覽館這是一套專為青少年汽車愛好者精心彙編的畫冊，從內容到形式，都非常新穎。這套“立方書”已出版八冊，每個分冊收有數百張精美汽車圖片，每款車型都配有簡單說明，如生產年代、車型名稱等。所選車型要麼是在市場上取得巨大成功的車型，要麼是在賽場上取得優異戰績的車型，要麼是曾引領汽車設計潮流的車型。總之，它們都是值得認真品味和收藏鑒賞的名車寫真。每本畫冊都相當於一座可隨時參觀的名車展覽館或博物館。

汽車圖片進入發燒排行的影片

基於LBP特徵與SVM的車牌定位方法

為了解決汽車圖片的問題，作者李柏融 這樣論述：

近年來車牌識別技術作為智能交通系統的重要部分之一，主要是因為車輛數量不斷上升再加上違反交通規則的人很多，為了要處罰違規的人，這時候就需要依靠車牌辨識。現在車牌識別主要應用在於高速公路、停車場車輛管理、違法車輛監控等等。 車牌識別過程一般可以分為車牌定位、車牌切割和字符識別三個部分。做為車牌識別過程第一步驟，車牌定位是從一個複雜環境中找到車牌大致上的位置。因為車牌定位的結果會影響到整個系統的效能，因此需要一個快速且正確方法。常見的車牌辨識採用Harr-like特徵、AdaBoost演算法和分層偵測器 (cascade detector) 的方法做車牌定位位置。 在論文中，我們

使用Local binary patterns(LBP)特徵來尋找車牌的位置。圖像每一個區塊的LBP特徵再由支持向量機(Support Vector Machines)來辨識是否為車牌的特徵。為了提高車牌偵測率，我們測試幾個因素對車牌偵測率的影響。第一是修改正負樣本數看多少張的正負樣本能達到最高的正確率、偵測率，第二個是修改SVM kernel function看哪一種函數訓練的結果會比較好，例如:INTER、LINEAR、RBF、SIGMOID、CHI2，第三是否能偵測到汽車的車牌，實驗結果顯示雖然所做的方法沒有達到百分之百準確率，但正確率能達到90%以上。

好看能玩汽車立方書：勁車瘋狂（珍藏版）

為了解決汽車圖片的問題，作者陳新亞 這樣論述：

掌上名車展覽館 這是一套專為青少年汽車愛好者精心彙編的畫冊，從內容到形式，都非常新穎。 這套“立方書”已出版八冊，每個分冊收有數百張精美汽車圖片，每款車型都配有簡單說明，如生產年代、車型名稱等。所選車型要麼是在市場上取得巨大成功的車型，要麼是在賽場上取得優異戰績的車型，要麼是曾引領汽車設計潮流的車型。總之，它們都是值得認真品味和收藏鑒賞的名車寫真。每本畫冊都相當於一座可隨時參觀的名車展覽館或博物館。   本書為其中一冊好看能玩汽車立方書：勁車瘋狂。

注意力對鳥類專家臉孔選擇區的影響：專家假說的進一步檢驗

為了解決汽車圖片的問題，作者蔡育蓁 這樣論述：

　　在臉孔辨識過程中，我們大腦的顳葉底部梭狀迴臉孔選擇區（Fusiform Face Area, FFA）會有相對活化的現象，目前對於FFA功能的解釋有二種，一種是「臉孔專門性」主張FFA是專門處理人臉的重要區域，另一種「知覺專家性」則主張FFA可能因大量經驗累積而具備的知覺專家性，即領域專家在辨識其熟悉領域的物件時FFA會產生活化反應。McKone等人（2007）認為領域專家在看到他們熟悉的物件或感興趣的物件時，FFA的反應不過是因為投入較多的注意力所引起的活化現象，依此說法，可以推論在忽略鳥類圖片的時候，專家的FFA反應量應該不會出現，或是專家和生手在忽略鳥類圖片的實驗狀況下之FFA反應

量會很接近。　　本研究進一步檢驗此看法，探討視覺注意力對鳥類專家和不具賞鳥經驗的生手，辨識圖片刺激（臉孔、鳥類、汽車），以及「注意圖片」和「忽略圖片」的實驗情況下之FFA反應。研究結果顯示，鳥類專家和生手對於鳥類圖片和汽車圖片的專注辨識，同樣會產生FFA活化反應，FFA在忽略鳥類圖片和汽車圖片時，也會出現活化狀態，而且在忽略左右鳥類圖片或汽車圖片的實驗狀況，專家和生手的臉孔選擇區平均反應量並不相同。本研究結果支持FFA對於臉孔刺激會出現明顯活化反應的臉孔專門性主張，但是，與McKone等人（2007）對知覺專家性的看法有所差異。