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BGA:

Ball Grid Array Package 球栅阵列封装，在印刷基板的背面

按陈列方式制作出球形凸点用以代替引脚。

CSP:

Chip Scale Package芯片级封装。

COB:

Chip on board板上芯片封装，半导体芯片交接贴装在印刷线

路板上，芯片与基板的电气连接用引线缝合方法实现。

COG:

Chip on glass

COF:

Chip on FPC

CLCC:

Ceramic Leaded Chip Carrier带引脚的陶瓷芯片载体，引

脚从封装的四个侧面引出，呈丁字形

。

PLCC

: Plastic Leaded Chip Carrier带引线的塑料芯片载体 ，引

脚从封装的四个侧面引出，呈丁字形

， 是塑料制品

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CMOS工艺制造过程

⒈。CMOS工艺

CMOS工艺采用轻掺杂的N型衬底制备PMOS器件。为了做出N型器件，必须先在N型衬底上做出P肼，在p肼内制造NMOS器件。

典型的P肼硅栅CMOS工艺从衬底清洗到中间测试，总共50多道工序，需要5次离子注入，连同刻钝化窗口，共10次光刻。下面结合主要工艺流程来介绍P肼硅栅CMOS集成电路中元件的形成过程。

⑴光1——光刻肼区，刻出肼区注入孔。

⑵肼区注入及推进，形成肼区。

⑶去除SiO2，长薄氧，长Si3N4

⑷光2——反刻有源区（光刻场区），反刻出P管、N管的源、漏和栅区。

⑸光3——光刻N管场区，刻去N管区上的胶，露出N管场区注入孔。N管场区注入，以提高场开启，减 少闩锁效应及改善肼的接触。

⑹长场氧化层，出去Si3N4，摄像头现货，再飘去薄的SiO2，然后长栅氧化层。

⑺光4——光刻P管区。p管区注入，调节PMOS管的开启电压，usb摄像头现货，然后长多晶硅。

⑻光5——反刻多晶硅，形成多晶硅栅及多晶硅电阻。

⑼光6——光刻P 区，刻去P管及其他P 区上的胶。P 区注入，形成PMOS管的源、漏区及P 保护环。

⑽光7——光刻N 区，刻去N 区上的胶。N 区注入，形成NMOS管的源、漏区及N 保护环。

⑾长PSG

⑿光8——光刻引线孔。可在生长磷硅玻璃后先开一次孔，然后再磷硅玻璃回流及结注入推进后再开第二次孔。

⒀光9——反刻铝引线。

⒁ 光10——光刻压焊块。

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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，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，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，pc摄像头现货，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，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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