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人脸识别：人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用adaboost学习算法，adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器) 太仓电气设备，按照加权投的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。人脸图像特征提取人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。苏州市奥德莱电气设备有限公司
色标传感器：苏州市奥德莱电气设备有限公司：色标传感器指的是对各种标签进行检测，即使背景颜色有着细微的差别的颜色也可以检测到，处理速度快。自动适应波长，能够检测灰度值的细小差别，与标签和背景的混合颜色无关。色标传感器常用于检测特定色标或物体上的斑点，它是通过与非色标区相比较来实现色标检测，而不是直接测量颜色。色标传感器实际是一种反向装置，光源垂直于目标物体安装 江苏电气设备，而与物体成锐角方向安装，让它只检测来自目标物体的散射光，从而避免传感器直接接收反射光 吴江电气设备，并且可使光束聚焦很窄。白炽灯和单色光源都可用于色标检测。以白炽灯为基础的传感器用有色光源检测颜色，这种白炽灯发射包括红外在内的各种颜色的光，因此用这种光源的传感器可在很宽范围上检测颜色的微小变化。另外，白炽灯传感器的检测电路通常都十分简单，因此可获得极快的响应速度。然而，白炽灯不允许振动和延长使用时间，因此不适用于有严重冲击和振动的场合。使用单色光源（即绿色或红色led）的色标传感器就其原理来说并不是检测颜色，它是通过检测色标对光束的反射或吸收量与周围材料相比的不同而实现检测的。所以 电气设备，颜色的识别要严格与照射在目标上的光谱成分相对应。在单色光源中，绿光led（565mm）和红光led（660mm）各有。绿光led比白炽灯寿命长，并且在很宽的颜色范围内比红光源灵敏度高。红光led对有限的颜色组合有响应，但它的检测距离比绿光led远。通常红光源传感器的检测距离是绿光源传感器的6～8倍。