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作者：一念间数码2020/4/22 12:57:57

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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，***摄像头厂家，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，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，pc摄像头厂家，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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CMOS发展历史

早期的CMOS元件和主要的竞争对手BJT相比，很容易受到静电放电（ElectroStatic Discharge，USB摄像头厂家，ESD）的***。而新一代的CMOS芯片多半在输出入接脚（I/O pin）和电源及接地端具备ESD保护电路，以避免内部电路元件的闸极或是元件中的PN接面（PN-Junction）被ESD引起的大量电流烧毁。

早期的CMOS设置程序驻留在软盘上的（如IBM的PC/AT机型），使用很不方便。多数厂家将CMOS设置程序做到了BIOS芯片中，在开机时通过按下某个特定键就可进入CMOS设置程序而非常方便地对系统进行设置，因此这种CMOS设置又通常被叫做BIOS设置。

CMOS由PMOS管和NMOS管共同构成，它的特点是低功耗。由于CMOS中一对MOS组成的门电路在瞬间要么PMOS导通、要么NMOS导通、要么都截止，比线性的三极管(BJT）效率要高得多，因此功耗很低，因此，计算机里一个纽扣电池就可以给它长时间地提供电力。

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高清CP8108宽动态CMOS﹨CCD摄像头

类型: 1/3' CP8108 CMOS

尺寸大小:32mmX38mm

像素: PAL:720(H)×576（V） NTSC：720（H）×487（V）

信号制式: PAL/N

分辨率（水平中心）： 900TVL

低照度: 0.01LUX/F1.2

信噪比: ≥50dB

视频输出幅度: 1.0Vp-p/75Ω