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人脸特征提取与识别

PCA方法将包含人脸的图像区域看作随机向量，因此可采用K-L变换得到正交K—L基，对应其中较大特征值的基具有与人脸相似的形状，因此又被称为特征脸。利用这些基的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，所以可进行人脸识别与合成。识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸组成的子空间上，并比较其在特征脸空间中的位置。PCA方法认为图像的全局结构信息对于识别很重要，将图像看作一个矩阵，计算矩阵的特征值和对应特征向量进行识别。这种方法利用图像的总体信息，不从图像中提取出眼、嘴、鼻等几何特征，算法较简单且具有较高的识别率。

主成分分析法(PCA)是模式识别判别分析中比较常用的一种线性映射方法，该方法是根据样本点在多维模式空间的位置分布，以样本点在空间中变化大方向，即方差大的方向，作为判别矢量来实现数据的特征提取与数据压缩的。从概率统计观点可知，一个随机变量的方差越大，该随机变量所包含的信息就越多，如当一个变量的方差为零时，该变量为一常数，***头模组，不含任何信息。

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宽动态的优势

宽动态实际是指摄像机同时可以看清楚图像***亮与***暗部分的照度比值。而“动态范围”广义上说是指某一变化事物可能改变的跨度，即其变化值的低端极点到***点之间的区域，此区域的描述一般为高点与低点之间的差值。摄像机的“动态范围”是指摄像机对拍摄场景中景物光照反射的适应能力，具体指亮度(反差)及色温(反差)的变化范围。即表示摄像机对图像的***“暗”和***“亮”的调、整范围，是静态图像或视频帧中***亮色调与***暗色调的比值。

因此，宽动态就是场景中特别亮的部位和特别暗的部位同时都能看得特别清楚，宽动态范围就是图像能分辨***亮的亮度信号值与能分辨的***暗的亮光信号值的比值。宽动态技术大多应用在明暗交替的地方。

宽动态的摄像头可以广泛应用于高速公路收费系统，城市商业系统，***自动门门口，ATM机，人证识别等领域。

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