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距离函数的选择

图像被投影到特征空间中，usb摄像头模组，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最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，…，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

* 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。

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模组组成（图示）及原理（光学及电子）：

FPC:

Flexible Printed Circuit 可挠性印刷电路板

PCB:

Printed Circuit Board印刷电路板

Sensor:图象传感器

IR:红外滤波片

Holder:基座

Lens:镜头

Capacitance : 电容

Glass:玻璃 Plastic:塑料

CCM：CMOS

Camera Module

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