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几种典型的人脸识别方法
对人脸识别方法的研究主要有两大方向：一是基于人脸图像局部特征的识别方法；二是基于人脸图像整体特征的识别方法。基于人脸图像局部特征的识别通常抽取人脸如眼睛、眉毛、鼻子和嘴等、的位置，尺度以及彼此间的比率作为特征。进一步地可以用几何形状拟合人脸，从而以几何参数作为描述人脸的特征。由于此类方法通常要准确地抽取出位置、尺度、比率或几何参数作为描述人脸的特征，定制车载摄像头模组，因此对人脸图像的表情变化比较敏感。同时，人脸分割的准确度也对人脸特征的提取有一定的影响。另外，该类方法并没有充分利用到人脸图像本身具有的获度信息，该方向已经不是人脸识别技术发展的主流方向。基于人脸图像整体特征的人脸识别方法由于不需要准确提取人脸图像中部件的具体信息，而且可以充分利用到人脸图像本身具有的灰度信息，定制监控摄像头模组，因此可获得更好的识别性能。目前，绝大部分关于人脸识别方法的文章都是基于人脸图像整体特征的，主要有特征脸法、 较佳鉴别向量集法，贝叶斯法，基予傅立叶不变特征法，弹性的图匹配法，其他相关方法有线性子空间法，可变形模型法和***网络法。这些方法中有的侧重于表述人脸图像的特征提取，如弹性的图匹配法和傅立叶不变特征法；有的则侧重于分类，如较佳鉴别向量集法、贝叶斯法和***网络法；而有的则侧重于人脸图像重构，如特征脸法和线性子空间法。所有这些基于人脸图像整体特征的人脸识别方法均取得了一定的识别性能。
1.2.1基于几何特征的人脸识别方法
基于几何特征的人脸识别方法主要源于人脸识别的初期研究阶段。这种方法是以人脸各个官和几何关系为基础进行算法设计。对于不同人来说，脸上的各个官，如眼睛、鼻子、嘴巴以及整个脸部的轮廓具有不同的形状、大小、相对位置和分布情况。
在基于几何特征的人脸识别方法中，可以用一个矢量来表示提取出来的几何参数。如果要获得一个准确、稳定和可靠的识别结果，就要求这些被选出的几何特征参数包含足够丰富的辨识人脸的信息，且能反映不同人脸之间的差别。也就是说对这些矢量要求具有较高的模式分类能力，同时还要有一定的稳健性，能够消除由于时间变迁、光照变化等其他干扰因素所带来的影响。具体来沈，这些几何参数一般包括人脸上两个特征点之间的欧式距离、边缘曲率、角度等等。
在实际应用过程中，基于几何特征的人脸识别方法存在着两个方面的问题：
(1)如何快速、准确地检测出入脸的重要标志点依然是一个没有很好解决的问题。脸上的重要标志点，如瞳孔、嘴巴和鼻子，摄像头模组，它们在脸上的位置是进行脸部几何参数计算和测量的基准。
(2)脸部几何特征在人脸辨识中的有效性问题，即脸部几何特征能够提供多少可供识别的信息量。
虽然各人脸的在形状、大小及分布上各不相同，但是这种上的差异性更多是体现在某些细微的感觉意义上。例如眼睛显得比较小、鼻子显得比较宽，以及皮肤的纹理、颜色上的差异等等。显然，这些特征中的一部分是难以准确测量出来或者是不能用几何参数准确描述的。所以仅靠增加脸上几何参数的数目来提高人脸识别率是不太现实的。由于进一步改善测量准度是十分困难的，因而通过增加脸部几何参数的数量来改善识别率结果，其影响是很小的。因此，基于少量人脸几何特征进行大规模人脸辨识的可靠性是不容乐观的。
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***高性能传感器解决方案供应商艾迈斯半导体（ams AG）今日宣布推出一款新型的 XYZ 三刺激颜色传感器 AS73211，相较于以往 其他同类型器件，该传感器可提供更高灵敏度，并具备更广泛的转换时间选择。AS73211 不仅扩展 了艾迈斯半导体由 TCS3430 和 AS7261 组成的真彩传感器产品组合，同时还将满足显示器、聚 光灯以及色度计的需求。H264高清摄像模组|USB摄像头模组1080P摄像模组|夜视IRCUT摄像模组|带音频视频会议摄像模组
AS73211 属于艾迈斯半导体 JENCOLOR颜色传感器系列，采用了玻片滤光技术，因此能提供增强 的光学特性。按照工业标准 CIE 1931 中人眼功能三刺激模型的定义，其实现的光线和颜色测量恰好 符合典型的人眼感光模式。
这款新型传感器可在亮度级 0.4 勒克司至 208 千勒克司范围内测量颜色——具有 250，000，000:1 的宽动态范围，能在月光到明亮日光这段广泛变化的照明环境下有效工作。
由于具有高灵敏度，AS73211 特别适用于对黑暗物体和物质进行精密测量，比如显示屏上的黑色像 素、暗哑皮肤、黑色颜料或土壤，即使在微光环境下也可以实现。同时传感器中集成的 24 位光-数字 转换器具备在 125 微秒至 16 秒范围内配置转换时间的能力，便于用户调整操作以使测量速度和测量 精度达到较佳的平衡。
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