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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，不含任何信息。
500万像素5MP自动对焦AF高清USB摄像头，采用OV5640感光片
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影响手机摄像头性能的一些关键因素
像素
通常所说的“XXX万像素”实际是指相机的分辨率，其数值大小主要由相机传感器中的像素点数量决定，手机摄像头模组，例如500万像素就意味着传感器中有500万个像素点，和手机屏幕中的像素数量决定屏幕是720p或1080p分辨率是一个道理。
像素决定照片质量？
通常会以为相机像素越高，拍的照片就越清晰，实际上。相机的像素能决定的是其所拍图片的分辨率，而图片的分辨率越高，只代表了图片的尺寸越大，并不能说明图片越清晰。
高像素的优势在哪里呢？
更高像素的相机所拍图片的尺寸更大，假如我们想把样张打印出来，以常规的300像素／英寸的打印标准来计算，1300万像素相机所拍的4208×3120像素样张，可打印17英寸照片，而800万像素相机的3200×2400像素样张，打印超过13英寸的照片就开始模糊了。很显然1300万像素相机样张可打印的尺寸更大。
传感器
既然像素不是决定图片质量的关键因素，那么谁才是呢？答案是传感器。
相机传感器主要分两种：CCD和CMOS。CCD传感器虽然成像质量好，但是成本较高，手机摄像头模组厂家，并不适用于手机，而CMOS传感器凭借着较低的功耗和价格以及优异的影像品质，在手机领域应用***为广泛。
CMOS传感器又分为背照式和堆栈式两种，摄像头模组厂家，二者系出同门，技术***早都由日本公司研发，日本公司背照式传感器品牌名为“Exmor R”，堆栈式传感器为“Exmor RS”。
相对来说，传感器尺寸越大，感光性能越好，获取的光子（图形信号）越多，信噪比越低，成像效果自然也越出色，然而更大的传感器却会导致手机的体积、重量、成本增加。
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