双摄像模组-摄像模组-一念间数码
作者:一念间数码2020/3/19 13:50:23
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摄像模组与手机结构的配合:

*特别关注* SENSOR的摆放位置很重要,有能力的设计公司可以通过内部寄存器对图像

进行镜像,但很多的客户做不到或不愿意。如果是图像旋转90度,则必须修改SENSOR

的摆放位置。


*特别关注* SENSOR的输入电压有多种实现,安防摄像模组,必须事先与客户沟通好有关的细节。1.全

部由外部(手机基带)直接供给;2.部分可由SENSOR内部自动产生;3.可以由模组内

部增加电路来实现。


*特别关注*

模组与手机的配合,尤其是FPC软硬、弯折、以及连接方式和可靠性,双目摄像模组,必要

时需要同客户一同探讨可行的方案。


*特别关注*

模组镜头与手机上下盖的配合,尤其是能够容忍的公差范围、HOLDER高

度、LENS端面直径,甚至镜头的光栏口径等。


*特别关注*

模组在手机生产装配、维修等过程中工序、工艺的成熟和可靠性。避免出

现装上去没有什么问题,一旦拆卸很多隐患。













720P高清USB摄像头,夜视IRCUT带音频,UVC,MJPEG支持OTG安卓手机

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人脸识别技术的未来发展趋势:

经过约四十年的发展,人脸检测和识别技术取得了长足进步。但因诸多因的制约,目前,基于计算机视觉的人脸检测和识别研究还远未成熟。通过研究和分析,认为以下几个方面尤其值得进一步深入探索:

(1)人脸区域的有效分割。

本文仅对彩色的图像中的人脸检测进行了比较详细的研究,如何在灰度图像中快速有效地检测到人脸位置,并准确分割出人脸值得深入研究。

(2)从三维的角度研究人脸识别问题。

本文只研究了使用三维信息处理姿态变化下的人脸识别问题。人脸是非刚性物体,人脸表情的变化会导致人脸具有较大的变形;光照的变化会引起人脸纹理很大的变化。因此,使用三维信息实现光照、姿态、表情不变的人脸识别值得进一步研究。

(3)多信息合作与融合机制的研究。

由于各种生物识别技术都有各自的缺点和局限性,仅仅依靠单一的生物特征有时无法满足实际需要,因此将不同特征、不同识别方法结合建立基于多生物特征的识别融合系统,正在受到广泛的关注。列如将肤色、作甚至语音等信息进行融合,必将提高检测的性能。

(4)应用系统设计方面的工作。

本文在实验条件下对有限的几个人脸数据库进行了静态识别研究。构建鲁棒性、实用的人脸识别应用系统需要很多的工程技术解决方案和实践开发经验的支持。因此,如何将本文算法应用的实际工程中,开发出相应的应用系统是未来工作之一。

(5)对于摄像机图象的研究。

从摄像机输入动态图可以进行二维及三维的运动估计,从而建立三维的人脸模型[16]。在此基础上,我们可以进行有效的表情分析和多姿态的人脸检验,以作为身份辨认的辅助手段。目前复杂背景图像中的人脸检测方法多针对正面端正的人脸.多姿态人脸的检测(特别是侧面人脸的检测)还存在很大的困难,有效的方法还不多。这方面的研究也将是一个***。

(6)研究和使用新的照射源。

如红外线、某些特定频率的电磁波等,利用人脸和皮肤对这些照射源特殊的反射特性来快速的***出人脸的大致区域。

(7)深入研究非人脸样本的选取算法。

由于非人脸的多样性,非常难以选取一定量的样本来加以充分表示。因此研究如何快速选取少量的关键非人脸样本可以解决非人脸样本难以界定的问题。使其能够合理快速的提取体现人脸特性的关键特征,以提高人脸检测的泛化性能。





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