我国AI(人工智能)市场规模将突破百亿元，摄像模组市场也将水涨船高

靠脸吃饭、刷脸取钱、看脸值机……当微信和***宝账号纷纷与“脸”绑定在一起，“刷脸时代”正大步流星地向我们走来。

近年来，随着商汤、旷视、云从、依图等一批“独角兽”企业在人脸识别这个细分“江湖”展露头角，“刷脸”应用也早已成为资本巨头厮杀的一片红海。

　　据研究院今年6月发布的《人工智能行业研究报告》预计，***迟至2019年，我国AI(人工智能)市场规模将突破百亿元。摄像模组市场也将水涨船高。报告预测，未来的人工智能将在计算机视觉应用场景上大放异彩，其中，动态人脸识别技术是目前创业热度很高的细分领域，尤其是***和安防场景，将成为创业公司的***布局场景。

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深圳市一念间数码科技有限公司（www.oneflash.cn）是一家***集研发、设计、生产和销售为一体的高科技企业，显示和摄像解决方案。

自1999年创办至今，公司积累了广泛的渠道，不断地加强和国外公司的紧密合作，学习和吸收国际上***的技术经验，准确掌握市场的发展趋势，设计上不断创新、求实，提供的产品能迅速适合不断变化的市场需要，使公司能一直以高科技、高质量的产品服务于客户。公司以技术力量与人才资源的持续发展为后盾，脚踏实地、迅速发展壮大的一家高科技产业公司，手机摄像头模组，目前已成为业界具有良好口碑的液晶显示产品及相关应用解决方案提供商。

公司自成立以来，始终把“品质是企业的命脉，客户是永远的导师”作为公司质量管理的出发点，未来我们仍然秉承一贯的原则，以“客户至上”的经营 经念，为客户创造更多的利益，从而不断地赢得更多客户的支持与信赖。在团队合作的力量下，我们将继续发扬奋发向上的精神勇往直前！

{摄像模组}

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利用PCA进行特征提取的经典算法——Eigenface算法

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在利用PCA进行特征提取的算法中，特征脸方法(Eigenface)是其中的一个经典算法。特征脸方法是从主成分分析导出的一种人脸识别和描述技术。特征脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量，因此可以采用K-L变换获得其正交K-L基底。对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状，因此又称为特征脸。利用这些基底的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，因此可以进行人脸识别与合成。识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸张成的子空间上，比较其与己知人脸在特征空间中的位置，摄像头模组，具体步骤如下：

(1)初始化，获得人脸图像的训练集并计算特征脸，定义为人脸空间，存储在模板库中，以便系统进行识别；

(2)输入新的人脸图像，将其映射到特征脸空间，得到一组关于该人脸的特征数据；

(3)通过检查图像与人脸空间的距离判断它是否是人脸；

(4)若为人脸，根据权值模式判断它是否为数据库中的某个人，并做出具体的操作。

PCA人脸识别流程

完整的PCA人脸识别应该包括以下四个步骤：人脸图像预处理；读入人脸库，训练成特征子空间；把训练图像和测试图像投影到上一步骤得到的子空间上；选择一定的距离函数进行识别。下面详细描述整个过程：

(1)读入人脸库

人脸库后，将库中的每人选择一定数量的图像构成训练集，其余构成测试集。设的图像是N×N的，按列相连就构成

﹨* MERGEFORMAT

维向量，可看作是

﹨* MERGEFORMAT

维空间中的一个点，可以通过K-L变换用一个低维子空间描述这个图像。

(2)计算K-L变换的生成矩阵，并求取图像的特征值和特征向量

假设人脸图像库中有N幅人脸图像，用向量表示为

﹨* MERGEFORMAT

(向量维数设为L），其人脸平均图像如式（2-1）所示：

﹨* MERGEFORMAT

（2-1）

由此可得到每幅图像的均差，如式（2-2）所示：

，

﹨* MERGEFORMAT

（2-2）

这样可计算协方差矩阵，如式（2-3）所示：

﹨* MERGEFORMAT

（2-3）

计算矩阵C的特征值

﹨* MERGEFORMAT

和对应特征向量

﹨* MERGEFORMAT

。

深圳市一念间数码科技有限公司***从事摄像模组行业，提供人脸识别摄像模组和人脸识别算法整套解决方案。我们为您分享摄像模组行业的以下信息：

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随着现代信息技术的快速发展，进行身份认证的技术转到了生物特征层面。现代生物识别技术主要是通过计算机与高科技手段密切结合，摄像头模组厂家，利用***固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。其中人脸识别是指人的面部五官以及轮廓的分布，这些分布特征因人而异，与生俱来。

人脸是一个包含着丰富信息的模式的集合，是人类互相辩证和识别的主要标志之一，也是图像和视频中视觉感兴趣的对象之一。与***、虹膜、语音等其他***生物特征相比，人脸识别更加直接、友好，无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果。在身份识别、访问控制、视频会议、档案管理、电子相册、基于对象的图像和视频检索等方面有着广泛的应用，是当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。由于采用人脸识别技术的设备可以随意安放，设备的安放隐蔽性非常好，能远距离非接触快速锁定目标识别对象，因此人脸识别技术被国外广泛应用到公众安防系统中，应用规模庞大。人脸识别技术的研究肇始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，广泛应用于身份鉴定、电子商务、视频监控、人机交互、企业安全与管理、信息安全、侦破、出入口控制等领域。

人脸识别技术融合了数字图像处理、计算机图形学、模式识别、计算机视觉、人工***网络、生物特征技术以及生理学、心理学等多个学科的理论和方法。人脸识别技术涉及的图像逐渐复杂，虽然人脸识别研究已经有了很大的进展，但目前的技术仍然不能对诸如复杂背景中的人脸等进行有效地处理和自动跟踪。因此，人脸识别技术在当前及未来很长一段时间内仍然是富有挑战性的课题。

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