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1.1人脸识别的研究内容

人脸识别(Face Recognition)是利用计算机对人脸图像进行特征提取和识别的模式识别技术。在二十世纪七十年代初，对人脸识别的研究涉及心理学***科学。其直接目的是要搞清楚人是如何对人脸进行识别的。七十年代中期以后，开展了用数学、物理和技术的方法对人脸自动识别的研究。

人脸识别一般可描述为：给定静止图像或动态图像序列，利用已有的人脸图像数据库来确认图像中的一个或多个人。从广义上来说，摄像头批发，计算机人脸识别的研究内容大概可以分为以下五个方面。

1.1.1人脸检测(Face Detection)

此过程包括人脸检测(Detection)、人脸***(Location)和人脸跟踪(Tracking)。所谓人脸检测，就是给定任意图像，确定其中是否存在人脸，如果有，给出人脸的位置、大小等状态信息。人脸跟踪指在一纽连续静态图像所构成的动态视频中实时地检测人脸。人脸检测主要受到光照、噪声、姿念以及遮挡等因素的影响，人脸检测的结果直接关系到后面两个过程的准确性。近年来，人脸检测和跟踪开始成为***的研究课题受到关注。

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1.2.3***网络方法

人工***网络是一种以大量的处理单元(***元)为节点，摄像头现货，处理单元之间实现加权值互连的拓扑结构。人工***网络中的处理单元是人类大脑***单元的简化。处理单元之间的互连则是轴突、树突这些信息传递路径的简化。根据不同的应用场合，现已研究出较多的***元网络模型及其动态过程的算法。

人工***元通常采用非线性的作用函数，当大量***元连接成一个网络并动态运行时，则构成了一个非线性动力学系统。人工***网络具有自***性、高维性、模糊性、分布性和冗余性等等特点，较冯．诺依曼体系的计算机更适合模拟人类大脑的思维机理。但总的来说，由于人类对自身思维机理认识的不足，所以对人工***元作了极度的简化，这种模拟表现为极其肤浅和简单。

很多脸部识别系统都采用了多层感知机作为人工***网络的基本结构。多层感知机由几层全互连的非线***组成。***元之间有权值连接，权值包含了训练模式空间的特征。训练过程就是调整权值的过程，常用的算法就是BP法则。

多层感知机的输入形式有很多种，简单的就是将整个人脸图像作为输入层，也可以对人脸图像进行采样，然后用低分辨率图像作为输入层。

由此可以看出，人工***网络有着与Eigenface方法非常相似的表达方法。

一般来说，BP算法的收敛速度非常缓慢，学习过程可能需要对整个训练集进行上千次反复迭代运算，这是***网络实际应用的一个问题。此外，BP算法以误差梯度下降的方式达到很小值，但在实际应用中，容易陷入到局部中，无法得到全局优解，这也是有待解决的一个问题。

1.2.4基于小波包的识别方法

基于小波包的面部识别方法首先对一幅人脸图像进行小波包分解。因为小波包分解得到的不同频带包含有不同的人脸信息，所以从每一个小波包中可以提取出不同的面部特征。对于小波包分解得到的离散逼近稀疏，Garcai进一步将它分解成三个部分，数码摄像头现货，分别是边界区、上半部分和下半部分，然后就可以分别计算这三个区域的均值和方差，加上另外15个离散细节区域的方差，组成一个包含有21个分量的特征向量。小波包分解是一种多分辨率分析方法，能够提供良好的面部纹理描述，所以有利于提取面部特征。

1.2.5支持向量机的识别方法

支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)起源于统计学习理论，它研究如何构造学习机，实现模式分类问题。其基本思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，在高维空间求取优线性分类面，以解决那些线性不可分的分类问题。而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数(即核函数)来实现的。SVM技术中核函数及其参数的选取难度较大。由于它基于结构风险小化原理，而不是传统统计学的经验风险小化，因而表现出很多优于已有方法的性能。由于SVM的训练需要大量的存储空间，非线性SVM分类器需要较多的支持向量，所以速度很慢。

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TTL和CMOS电路的输出处理

TTL电路有集电极开路OC门，MOS管也有和集电极对应的漏极开路的OD门，它的输出就叫做开漏输出。OC门在截止时有漏电流输出，那就是漏电流，为什么有漏电流呢？那是因为当三极管截止的时候，它的基极电流约等于0，但是并不是真正的为0，经过三极管的集电极的电流也就不是真正的0，而是约0。而这个就是漏电流。开漏输出：OC门的输出就是开漏输出；OD门的输出也是开漏输出。它可以吸收很大的电流，但是不能向外输出的电流。所以，为了能输入和输出电流，它使用的时候要跟电源和上拉电阻一齐用。OD门一般作为输出缓冲/驱动器、电平转换器以及满足吸收大负载电流的需要。

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