车载摄像头模组-深圳摄像头模组-摄像模组解决方案

作者：一念间数码2020/4/2 21:02:54

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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，摄像头模组工厂，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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CMOS的介绍：

CMOS可指互补式金氧半元件及制程。在同样的功能需求下。[1]

自1958年美国德克萨斯仪器公司（TI）发明集成电路（IC）后，随着硅平面技术的发展，二十世纪六十年代先后发明了双极型和MOS型两种重要的集成电路，它标志着由电子管和晶体管制造电子整机的时***生了量和质的飞跃。

MOS是：金属-氧化物-半导体（Metal-Oxide-Semiconductor）结构的晶体管简称MOS晶体管，有P型MOS管和N型MOS管之分。由MOS管构成的集成电路称为MOS集成电路，而由PMOS管和NMOS管共同构成的互补型MOS集成电路即为CMOS-IC（Complementary MOS Integrated Circuit）。

数字集成电路按导电类型可分为双极型集成电路（主要为TTL）和单极型集成电路（CMOS、NMOS、PMOS等）。CMOS电路的单门静态功耗在毫微瓦（nw）数量级。

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人脸识别的研究方法：

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，可以作为人脸识别的重要特征。几何特征***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[3]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的几何形状作为分类特征，但Roder对几何特征提取的准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小化，此时的模型参数即作为该的几何特征。

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。

2.局部特征分析方法（Local

Face Analysis）

主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，手机摄像头模组，似乎这更符合***信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。

3.***网络方法（Neural

Networks）

人工***网络是一种非线性动力学系统[6]，具有良好的自***、自适应能力。目前***网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。提出一种方法，首先提取人脸的50个主元，然后用自相关***网络将它映射到5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；等提出了一种混合型***网络来进行人脸识别，其中非监督***网络用于特征提取，而监督***网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的***，将五官之间的几何距离输入模糊***网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善，Laurence等采用卷积***网络方法进行人脸识别，由于卷积***网络中集成了相邻像素之间的相关知识，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，车载摄像头模组，Lin等提出了基于概率决策的***网络方法(PDBNN)，其主要思想是采用虚拟(正反例)样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构(OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸***和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有:Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。

***网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而***网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工***网络识别速度快，但识别率低。而***网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。

4、特征脸法

特征脸方法利用主分量分析进行降维和提取特征。主分量分析是一种应用十分广泛的数据降维技术，福永摄像头模组，该方法选择与原数据协方差矩阵前几个大特征值对应的特征向量构成一组基，以达到较佳表征原数据的目的。因为由主分量分析提取的特征向量返回成图像时，看上去仍像人脸，所以这些特征向量被称为“特征脸”。

在人脸识别中，由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间，任何一幅人脸图象（减去平均人脸后）都可投影到该子空间，得到一个权值向量。计算此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离，取小距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。

下图给出了主分量分析的应用例子。图中***左边的为平均脸，其它为对应7个大特征值的特征向量。

5.其它方法：

除了以上几种方法，人脸识别还有其它若干思路和方法，包括以下一些：

1）隐马尔可夫模型方法[9]（Hidden

Markov Model）

2）Gabor小波变换图形匹配

3）人脸等密度线分析匹配方法

4）基于弹性模型的方法

5）特征脸方法（Eigenface或PCA）

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