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几种电路的介绍：

1，TTL电平：

输出高电平gt;2.4V，输出低电平lt;0.4V。在室温下，一般输出高电平是3.5V，输出低电平是0.2V。小输入高电平和低电平：输入高电平gt;=2.0V，输入低电平lt;=0.8V，噪声容限是0.4V。

2，CMOS电平：

1逻辑电平电压接近于电源电压，0逻辑电平接近于0V。而且具有很宽的噪声容限。

3，电平转换电路：

因为TTL和CMOS的高低电平的值不一样（ttl5vlt;==gt;cmos 3.3v），所以互相连接时需要电平的转换：就是用两个电阻对电平分压，没有什么高深的东西。

4，驱动门电路

OC门，即集电极开路门电路，OD门，即漏极开路门电路，必须外接上拉电阻和电源才能将开关电平作为高低电平用。否则它一般只作为开关大电压和大电流负载，所以又叫做驱动门电路。

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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，摄像头厂家，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，网红***摄像头厂家，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，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，摄像头厂家，它的适应性更强，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，有关人脸识别技术应用的产品将流行于市场。

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距离函数的选择

图像被投影到特征空间中，剩下的任务就是如何判别这些图像的相似性。通常有两种方法来判别：一种是计算在N维空间中图像间的距离，另一种是测量图像间的相似性。当测量距离时，我们希望距离尽可能地小，一般选择与测试图像***近的训练图像作为它的所属的类别。而测量相似性的时候，则希望图像尽可能地相似，也就是说具有大的相似性的训练图像类别是测试图像所属的类别。在此介绍几种计算方法：

(1)

﹨* MERGEFORMAT

范式

将像素间的对值的差值相加，也称和范式。

﹨* MERGEFORMAT

范式距离公式如式（2-12）所示：

﹨* MERGEFORMAT

（2-12）

(2)

﹨* MERGEFORMAT

范式

将像素间的平方差异相加。也称为欧几里德距离。

﹨* MERGEFORMAT

范式距离公式如式(2-13)所示：

﹨* MERGEFORMAT

(2-13)

(3)小距离

首先计算各类训练样本的平均值，接下来的距离比较和上面的

﹨* MERGEFORMAT

范式完全相同。这样分类时每类只需要比较一次，减少了计算量。样本x与第i类的距离定义如式(2-14)所示：

﹨* MERGEFORMAT

(2-14)

其中

﹨* MERGEFORMAT

为第i类所有样本的平均值。

2.5 基于PCA的人脸识别

基于PCA算法的人脸识别过程由训练阶段和识别阶段两个阶段组成。在训练阶段，每个已知人脸X映射到特征脸组成的子空间上，得到N维向量

﹨* MERGEFORMAT

。

距离阈值

﹨* MERGEFORMAT

定义如式(2-15)所示：

﹨* MERGEFORMAT

（j，k=1，2，视频摄像头厂家，…，N） (2-15)

在识别的时候，首先把待识别的图像映射到特征脸空间，得出向量P及其与每个人脸集的距离

﹨* MERGEFORMAT

（i=1，2，3，…，N），采用欧式距离法进行人脸识别，分类规则为：

(1)若

﹨* MERGEFORMAT

gt;

﹨* MERGEFORMAT

，则输入图像不是人脸图像；

(2)若

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lt;

﹨* MERGEFORMAT

，

，

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gt;

﹨* MERGEFORMAT

，则输入图像包含未知人脸；

(3)若

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lt;

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，

﹨* MERGEFORMAT

=min{

﹨* MERGEFORMAT

}，则输入图像为库中第k个人的人脸。

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