深圳市一念间数码科技有限公司(www.oneflash.cn)****从事摄像模组行业,是30万USB摄像模组厂家|100万USB摄像模组厂家|130万USB摄像模组厂家|200万USB摄像模组厂家|300万USB摄像模组厂家|500万USB摄像模组厂家|800万USB摄像模组厂家|宽动态摄像模组厂家|低照度摄像模组厂家|双目摄像模组厂家|高帧率摄像模组厂家|人脸识别摄像模组厂家|门禁摄像模组厂家|机器人视觉摄像模组厂家|工业相机摄像模组厂家|扫码摄像模组厂家|文档扫描摄像模组厂家|鱼眼摄像模组厂家。我们为您分享摄像模组行业的以下信息:
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摄像模组与手机结构的配合:
*特别关注* SENSOR的摆放位置很重要,有能力的设计公司可以通过内部寄存器对图像
进行镜像,但很多的客户做不到或不愿意。如果是图像旋转90度,电视摄像模组厂家,则必须修改SENSOR
的摆放位置。
*特别关注* SENSOR的输入电压有多种实现,必须事先与客户沟通好有关的细节。1.全
部由外部(手机基带)直接供给;2.部分可由SENSOR内部自动产生;3.可以由模组内
部增加电路来实现。
*特别关注*
模组与手机的配合,尤其是FPC软硬、弯折、以及连接方式和可靠性,必要
时需要同客户一同探讨可行的方案。
*特别关注*
模组镜头与手机上下盖的配合,尤其是能够容忍的公差范围、HOLDER高
度、LENS端面直径,甚至镜头的光栏口径等。
*特别关注*
模组在手机生产装配、维修等过程中工序、工艺的成熟和可靠性。避免出
现装上去没有什么问题,一旦拆卸很多隐患。
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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,500万摄像模组,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,福永摄像模组,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,…,N) (2-15)
在识别的时候,车载摄像模组厂家,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
﹨* MERGEFORMAT
lt;
﹨* MERGEFORMAT
,
,
﹨* MERGEFORMAT
gt;
﹨* MERGEFORMAT
,则输入图像包含未知人脸;
(3)若
﹨* MERGEFORMAT
lt;
﹨* MERGEFORMAT
,
﹨* MERGEFORMAT
=min{
﹨* MERGEFORMAT
},则输入图像为库中第k个人的人脸。