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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，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，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，***头模组，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，摄像头，也实现了对原始图像数据的降维。

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模组组成（图示）及原理（光学及电子）：

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Flexible Printed Circuit 可挠性印刷电路板

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Printed Circuit Board印刷电路板

Sensor:图象传感器

IR:红外滤波片

Holder:基座

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Capacitance : 电容

Glass:玻璃 Plastic:塑料

CCM：CMOS

Camera Module

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