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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，摄像头模组厂家排名，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，摄像头模组，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。

1.1.2人脸表征(Face Representation)

人脸表征就是提取人脸的特征，是将现实空间的图像映射到机器空间的过程。人脸的表示具有多样性和独特性，这其实就是人脸共性和特性之间的关系问题：只有保持这种多样性和独特性，才能保证人脸图像的准确描述和识别。

人脸图像信息数据量巨大，为提高检测和识别的运算速度以及提高图像传输和匹配检索速度，必须对图像进行数据压缩，手机摄像头模组厂家，降低向量维数，即用尽可能少的数据表示尽可能多的信息。人脸的表征在提取人脸特征的同时，也实现了对原始图像数据的降维。

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对颜色进行编码的方法统称为“颜色空间””。用简单的话说，世界上任何一

种颜色的“颜色空间”都可定义成一个固定的数字或变量。

RGB格式:采用这种编码方法，每种颜色都可用三个变量来表示红色、绿色以及

　　　　　　蓝色的强度。每一个像素有三原色R红色、G绿色、B蓝色组成。

YUV格式:是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法，属于PAL。其中“Y”表

　　　　　　示明亮度(Luminance或Luma)，就是灰阶值；而“U”和“V”表示色度

　　　　　　(Chrominance或Chroma)，是描述影像色彩及饱和度，用于相应像素的

　　　　　　颜色。

RAW

DATA格式:是CCD或CMOS在将光信号转换为电信号时的电平高低的原

　　　　　　　　　　始记录，单纯地将没有进行任何处理的图像数据，即摄像元

　　　　　　　　　　件直接得到的电信号进行数字化处理而得到的。

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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

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