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作者:一念间数码2020/6/13 16:36:22
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TTL门电路中输入端负载特性(输入端带电阻特殊情况的处理):

1)悬空时相当于输入端接高电平。因为这时可以看作是输入端接一个无穷大的电阻。

2)在门电路输入端串联10K电阻后再输入低电平,输入端出呈现的是高电平而不是低电平。因为由TTL门电路的输入端负载特性可知,只有在输入端接的串联电阻小于910欧时,它输入来的低电平信号才能被门电路识别出来,串联电阻再大的话输入端就一直呈现高电平。这个一定要注意。CMOS门电路就不用考虑这些了。









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本文在系统分析研究相关文献的基础上,综述了人脸识别技术的研究背景意义及发展、研究现状。人脸识别在过去十年内得到了迅速的发展,在近五年内更是出现了多个已投入商用的人脸检测、识别系统。以下选择性的对以上介绍的几个方法进行总结。

可变形模板法:视为几何特征方法的一种改进,基本思想是:设计一个参数可调的模型(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,AI摄像头,难以实际应用。

局部特征分析方法: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,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。

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***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,智能摄像头,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。

经过几十年的研究,人脸识别已经取得了很大的进展,但现有的人脸识别方法一般都是针对某一类问题提出的,由于人脸识别问题的复杂性,实现一个通用的人脸识别系统目前还不现实。因此解决特定条件下或者特定领域的人脸识别问题仍然是目前人脸识别研究的重要课题。可以预见,在不久的将来,摄像头,有关人脸识别技术应用的产品将流行于市场。





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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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