红外摄像头模组-一念间数码(在线咨询)-摄像头模组

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高清CP8108宽动态CMOS﹨CCD摄像头模组

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

自动增益控制: 自动

白平衡方式: 自动

逆光补偿方式: 自动

电子快门: 1S - 1/1000 秒

同步方式: 内同步

音频: 无

工作电压: DC12V±5%

工作温度: -20℃--60℃

宽动态：120dB

深圳市一念间数码科技有限公司***从事摄像模组行业。{摄像模组}{USB摄像模组}{人脸识别算法模组}{双目摄像头}{宽动态摄像模组}。我们为您分享摄像模组行业的以下信息：

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MATLAB人脸识别程序

ProjectedImages = [];

Train_Number = size(Eigenfaces，2);

for i = 1 : Train_Number

temp = Eigenfaces'*A(:，i); % 将每个样本投影到特征空间

ProjectedImages = [ProjectedImages temp];

end

%%%%%%%%%%%从测试图片中提取PCA特点

InputImage = imread(TestImage);

temp = InputImage(:，:，1);

[irow icol] = size(temp);

InImage = reshape(temp'，irow*icol，1);

Difference = double(InImage)-m;

ProjectedTestImage =

Eigenfaces'*Difference; % 将待测样本投影到特征空间

%%%%%%%按照欧式距离取小的原则得出匹配的人脸

Euc_dist = [];

for i = 1 : Train_Number

q

= ProjectedImages(:，i);

temp = ( norm( ProjectedTestImage - q ) )^2;

Euc_dist = [Euc_dist temp];

end

[Euc_dist_min ， Recognized_index] =

min(Euc_dist);

OutputName =

strcat(int2str(Recognized_index)，'.jpg');

3 MATLAB软件程序编写

3.1.创建图片数据库

function T =

CreateDatabase(TrainDatabasePath)

%%%%%%读取训练库路径，摄像头模组，并统计样本个数

TrainFiles = dir(TrainDatabasePath);

Train_Number = 0;

for i = 1:size(TrainFiles，1)

if not(strcmp(TrainFiles(i).name，'.')|strcmp(TrainFiles(i).name，'..')|strcmp(TrainFiles(i).name，'Thumbs.db'))

Train_Number = Train_Number 1; % Number of all images in the training

database

end

end

%%%%%%%%将2维图像转化为一维向量

T = [];

for i = 1 : Train_Number

% I h***e chosen the name of each image in

databases as a corresponding number. However， it is not mandatory!

str = int2str(i);

str = strcat('﹨'，str，'.jpg');

str = strcat(TrainDatabasePath，str);

img = imread(str);

img = rgb2gray(img);

[irow icol] = size(img);

temp = reshape(img'，USB摄像头模组，irow*icol，1);

% Reshaping 2D images into 1D image vectors

T

= [T temp]; % 'T' grows after each turn

end

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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，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，高清摄像头模组，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。