人脸识别认识
人脸识别【现场实操追-女教-学】特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领【扣】域，它属于生物特征识别技术(生物特征识别技术所研究的生【１】物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉【０】、声音（语音）、体形人脸识别、红外温谱、耳型、气味、个【⒈】人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态）等，相应【６】的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、【⒐】视网膜识别、静脉识别、语音识别（用语音识别可以进行身份【⒌】识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征【２】识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。)，是对生【б】物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。人脸识
别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统。
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有虹膜识别语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑人脸识别主要用于身份识别是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比
对，从而实现快速身份识别。
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
相似性：不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点人脸类似性对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
易变性：人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人
意。最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸识别的基本方法
1 几何特征的人脸识别方法几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
2 基于特征脸（PCA）的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
3 神经网络的人脸识别方法
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
4 弹性图匹配的人脸识别方法
弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
5 线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
6 支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的
理论
?7隐马尔可夫模型法
Samaria最早提出建立关于人脸的隐马尔可夫模型。HMM是使用马尔可夫链来模拟信号统计特性的一组统计模型。利用HMM对人脸进行描述和识别，把各个器官的数值特征和一个状态转移模型联系起来。其参数能较好地表征具体的人脸模型。HMM方法的优点是稳定性好，对姿态和环境的变化具有较好的鲁棒性，对不同角度的人脸图像和不同的光照条件，都可以达到满意的识别精度。
人脸识别技术在公安工作中的应用
人脸识别技术研究方法的不断创新和完善，使其在实际工作中的应用前景越来越广阔。随着公安情报资料搜集工作的逐步完善、公安基层管理信息化、自动化水平的提高以及现有情报信息资料和技术设备的不断整合，人脸识别技术在公安工作中的应用领域将更广。
1．布控排查。发达的海陆空交通网络使人员的流动性大大增加，在方便了人们工作和生活的同时，也为犯罪分子提供了便利。在机场、港口、火车站、汽车站等公共场所设置人脸识别系统，当犯罪嫌疑人、通缉的在逃人员以及重要的贩毒人员等出现时可以及时识别并报警；
2．边境检查。对外开放的不断深入，国际交往的不断增加，使出入境人员数量不断猛增。把好边境检查关，就是守护好国门，保护好国家的安全。在边检通道设置人脸识别系统，当国际恐怖分子等重大嫌疑人入境或重大案件犯罪嫌疑人外逃时可以及时识别并报警；
3．犯罪嫌疑人识别。公安机关可以利用各种人像资料库，将犯
罪嫌疑人的图像与人脸识别系统资料库中重点人口的图像进行筛选、比对并识别，这样可以提高办案效率；
4．司法人像鉴定。在刑事司法鉴定中，可以使用在犯罪现场监控录相获得的视频图像与嫌疑对象进行人像同一鉴定；在民事诉讼中，可以对检材中的人像与样本照片或某人进行同一鉴定，从而判断检材中的人像与样本照片是否同一或检材中的人像是否就是某人；
5．重点场所的门禁：一些重点场所对出入人员有严格的资格限制，对出入人员身份进行准确识别是确保重点场所安全的关键。比如在银行金库、博物馆、机要室、武器库、重要会议室等重点场所设置人脸识别系统，可以对出入人员进行身份识别，保障重点场所的安全。
随着图像处理、模式识别、人工智能以及生物心理学的研究进展，人脸识别技术也将会获得更大的发展。在一些高级信息安全的应用中，需要研究人脸与指纹、虹膜、语音等识别技术的融合方法，以提高特征表达的鲁棒性和可持续性，进而提高识别率，这也是生物特征识别技术的发展趋势。
Wi-Fi RTT支持室内定位，Android 9为 IEEE 802.11mc Wi-Fi 协议添加了平台支持，以后你就能在室内定位了。
img?=?medfilt2(img,[5?5],'symmetric');
识别率按正确比例计算以预定的错误接受率（FAR）对样本进行分类 FAR=0.1%
%------------------------------输出参数-----------------------------------
公司坚持以人才和技术为基础，创造最佳产品和服务；坚持开拓、创新，立足市场求发展；要求公司所有成员以优质、高效，用心的态度为用户服务；旨在打造一个全新的矿山管理系统整体方案提供企业。
生物识别，是指依靠人体的身体特征来进行身份验证的识别技术，目前较为主流的识别技术有：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等四类。
?（3）虹膜具有唯一性，就像在胚胎孕育过程中被随机确定的指纹一样，也是独一无二的。然而，在这些虹膜和指纹的形成过程中，有很多因素会导致两者的错误匹配几率极低。即使是基因相同的个体(以及相同个体的左眼和右眼)也有完全独立的虹膜纹理。
提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。
如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框，
2 分类器训练深度学习：分类采用的是神经网络进行分类，各种神经网络。(具有普适性)
200TEU 长江集装箱船设计 设计任务书 本船为钢质、单甲板、双机、双桨、柴油机驱动的集装箱船；主要航行于川江及三峡库区和长江中下游航线。载箱量为重箱可载200TEU，按”ccs”有关规范入级、设计和建造。满载试航速度不低于20 km/h, 续航力不小于3000 km。 第一部分设计思路及相关资料准备 主要内容： 1.集装箱船设计思路 2.航区、航线概况介绍 3.集装箱尺度与箱重 4.船用主机资料 5.标准船型主尺度系列 6.母型船参数 1.集装箱船设计思路 总体根据现有的集装箱船标准船型主尺度系列来决定主尺度。 集装箱船的尺度很大程度取决于集装箱的布置形式。在制定本船尺度系列时，除遵循与航道等级相匹配、最少档次、船型协调性、船型优选及实用性、与现行标准相协调等原则外，还要充分考虑集装箱的布置要求。为此，首先根据集装箱排列方式确定相应的尺度，然后根据浮力重力平衡条件、满足各性能要求以及航道的限制等其他法规、规范的相关规定来确定集装箱船标准船型主尺度。具体计算中，首先根据排箱方式确定满足布置要求的最小平面尺度要求，然后对应不同的设计吃水和结构吃水，允许其平面尺度在一定范围内变化，计算各尺度组合下船舶的技术经济性能，通过对选定的指标进行评价，确定出该排箱方式下较佳的船型尺度系列。采用同样的方法计算其它排箱方式下较佳的尺度系列，然后对载箱量大致相同的不同载箱方式进行比选，最后确定相应箱位数较佳的标准船型尺度系列。 2.航区、航线概况介绍 2.1川江与三峡库区介绍 “川江及三峡库区”航道指长江干线重庆重钢新码头至宜昌葛洲坝段航道，全长805.4公里。三峡水库蓄水前，川江属于山区河流，流路曲折、江面狭窄、多浅滩暗礁，船舶航行艰难，航道维护尺度为2.9×60×750米（水深×航宽×弯曲半径）。三峡库区蓄水至 139米后，航道维护尺度为3.5×100×1000米，保证率达到98% ，航道条件得到彻底改善。川江及三峡库区主要通航建筑物是三峡五级船闸和葛洲坝船闸。三峡船闸闸室有效尺度为280×34×5米（长×宽×门槛水深），可通过万吨级船队，设计年单向通过能力5000 万吨。 2.2 长江中下游航线介绍 全长1644公里的长江中下游航道，河道弯曲，浅滩众多，河道演变剧烈，航道极不稳定，是“黄金水道”的瓶颈河段，集中了长江沿线大部分浅险水道。
无人机供应链全景图（含13大主控芯片厂） 无人机的全称无人驾驶飞机，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。机上无驾员，但安装有自动驾驶仪、程序控制装置等设备，地面、舰艇上或母机遥控站人员通过雷达等设备，对其进行跟踪、定位、遥控、遥测和数字传输。 类型大致有无人直升机、固定翼机、多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机等。按不同使用领域来划分，无人机可分为军用、民用和消费级三大类。 以下内容由猎芯网编辑整理，文章综合了无人机供业链各环节所需部件，并将各环节主要供应商列举出来，仅供参考。 无人机产业链全景图 总的来说，无人机产业链主要包括两类： 一类是像大疆、GoPro这样的整机制造商；另一类则是为无人机提供硬、软件的上游制造商，包括芯片、飞控、电池、传感器、GPS、陀螺仪、动力系统、数据系统等等。
硬件方面，芯片是核心零部件，它直接决定了无人机的操控性能、通信能力和处理图像信息的能力。 无人机主控芯片厂家有：高通（Qualcomm）、Intel（英特尔）、ST（意法半导体）、TI（德州仪器）、SamSung（三星）、Atmel（爱特梅尔）、新唐（Nuvoton）、XMOS、NVIDIA、瑞芯微等等。 消费级硬件厂家有：大疆（DJI）、Parrot、零度、Yuneec（昊翔）、ASCTec、极飞、3DR（美国，曾经的大疆对手，现已退出消费级无人机市场）、Gopro等。 方案商有：极翼（提供整机解决方案）、零度（推出基于手机芯片的无人机整体解决方案）等。 技术提供商有：Skydio（无人机导航系统提供商）、Aerotenan、沃旭、PanoptesEBumper、Percepto、BetterView、AMIMON、VerticalAI、Dedrone等。 核心部件供应商有：InvenSense（被日本TDK收购，研发、销售运动跟踪装置中的微机电系统陀螺仪）、MicroPilot（为无人机系统生产自动驾驶仪）、PolarPro（为运动相机专业生产过滤器等配件）、uAvionix等。 配件供应商有：ParaZero、FuerteCases等。 13大主控芯片厂 ①高通（Qualcomm） 主控：高通Snapdragon芯片。它有无线通信、传感器集成和空间定位等功能。采用了“RealSense”技术，能够建起3D地图和感知周围环境，它可以像一只蝙蝠一样飞行，能主动避免障碍物。 为了让Qualcomminside，让自己的芯片优势进入到无人机领域。高通在2015年先后开启收购和投资，在2月份的时候收购了无人飞行器研发公司KMelRobotics，同月月底，领投了大疆原消费领域的劲敌3DR5000万美元C轮。除此之外，高通在9月份推出了无人机设计平台SnapdragonFlight。 SnapdragonFlight最根本的优势在于拉低了无人机的制造成本和售价，再往下挖深层一点，是因为1、高通无人机芯片具有和智能手机相同的处理器，也可能包括其他一些相同部件，能做到规模化生产从而带来成本优化的效应；2、芯片高度集成化，节省了无人机多个高价模块的合起来的成本，据悉各个模块成本合计为无人机成本的30%~40%
双桨搅拌槽关于混合的研究 作者：R. Zadghaffaria, J.S. Moghaddasa,?,J.Revstedtb 文章信息： 文章历史：发表于2009年1月29日 2009年2月7日起可在网上下载 关键字：搅拌槽 PIV CFD 搅拌时间能量 LES 摘要： 计算和实验方法已被用于研究带有两个六叶涡轮桨全包围搅拌槽的流场、功率和搅拌时间。搅拌槽中的流量包含在旋转的叶轮叶片和固定挡板之间的流量的相互作用。在计算流体力学中，滑移网格方法已经被用于流场的开发。发射脱离系统已经用于模拟湍流。对于两个系列的实验中进行的模拟结果的验证:1）速度测量的液相粒子图像测速（PIV）；2）在液相中使用的平面激光诱导荧光（PLIF）技术确定示踪剂的浓度测量。在每个系列中采用三个不同的叶轮转速：225，300和400转。搅拌功率的计算结果也根据输入的PIV结果。随着提高叶轮速率，搅拌时间相当大的减少，搅拌输入功率也被增大。满意的比较表明这CFD方法作为计算工具，用于设计的潜在用途搅拌反应器。 @2009爱思唯尔有限公司保留所有权利1、简介： 搅拌槽内被广泛用于化学，食品和加工工业中用于混合两种可混溶的流体。通常情况下，在位于中央的叶轮搅拌槽内，
与对每个刀片后面的旋涡，一个在上面，下面的磁盘之一，产生的旋转运动。附近的涡流中的流体高度剪切，导致在局部减少的一个属性，例如示踪剂浓度为。旋转运动的流体使一个复杂的循环水箱中的湍流，固定挡板的流交互，提高了搅拌。通过旋转的叶轮排出的流动，形成一个朝向罐壁射流。沿着壁垂直流动后，流体将朝向罐的轴线有一个再循环流动模式。 当混合罐内使用一个以上的叶轮时，流场的复杂性大大增加。实验调查对于更好理解复杂的流体力学搅拌设备做出来了显著的贡献。关于双桨搅拌槽产生流场的实验调查已经被Rutherford, Lee, Mahmoudi和 Yianneskis用激光多普勒测速仪证实过，且主要的精力放在后面的涡轮桨尾涡结构上。从容器底部之间的间距叶轮间隙的各个值也进行了研究。Bonvill- ani, Ferrari, Ducrós和Orejas通过实验断定了配有双涡轮浆搅拌器的搅拌槽的混合时间。在他们的实验中，利用PH反应技术来确定搅拌时间没有取得显著的效果。Chunmei,Jian, Xinhong和Zhengming用二维PIV方法用于测量速度，同时也研究了流场的模式和叶轮间隙的影响。 在两个桨叶轮，具有不同形状和尺寸的各种各样的叶轮，并具有不同的叶轮间隙，这样，在实践中使用的不同的应用程序所产生的流动的实验调查。因此，计算预测绕流的一个叶轮的任何形状，并且其与另一个叶轮的交互工具，它可以安装在同一轴上的混合技术将有巨大的应用程序。
武汉工业学院 《油料加工工艺学》课程工艺设计说明书设计题目：450T/D大豆脱皮及预处理车间工艺流程设计 姓名梅霄 学号090107609 院(系) 食品科学与工程 专业油脂加工工艺学 指导教师罗质 2012年12 月9 日
目录 一、前言 (1) 二、工艺流程设计方案的确定 (2) 三、工艺流程说明 (3) 四、工艺计算 (4) 五、设备选型 (6) 六、设计体会 (9) 七、参考文献 (10) 八、附录 (10)
一、前言 在油脂加工过程中，能耗与生产成本、产品和副产品的质量与得率等．都与油料的预处理有着直接的关系。因此，加快油料预处理车同的技术进步是一项十分重要的任务。 大豆生胚挤压膨化浸出是一种较新的油脂生产工艺，自帅年代始于美国、巴西等国家，近年来，此技术在美国、巴西等大豆主产国迅速推广和应用。美国ANDERSON公司己生产出日处理量为1500 t的大型膨化机，而国内仅有少数油厂采用此工艺技术。大豆生胚膨化浸出即对大豆进行清理、破碎、软化、轧胚、干燥后，再经挤压膨化，制成膨化颗粒，然后进行浸出取油。对豆胚的挤压膨化作用在膨化机中进行。含水为10％左右的豆胚，由喂料螺旋输送机送人挤压膨化机，在挤压膨化机内，豆胚被螺旋轴向前推进的同时受到强烈的挤压作用，使物料密度不断增大，并由于物料与螺旋轴及机膛内壁的摩擦发热和直接蒸汽的注入，使物料受到充分混合、加热、加压、胶合、糊化的作用而产生组织结构的变化，物料挤出膨化机末端的模板槽孔时，压力瞬间从高压转变为常压，压力的突然撤消，造成水分迅速地从物料组织结构中蒸发出来，物料受到强烈的膨化作用，形成具有无数个微小孔道的膨化料粒。豆胚经挤压膨化过程，油料细胞组织被较彻底地破坏，蛋白质变性，酶类钝化，容重增大，游离的油脂聚集在膨化料粒的内外表面，对后续的浸出取油和油脂精炼非常有利，其优点是常规的生胚浸出取油工艺所不能比拟的。【1】 ①传统的大豆预处理工艺流程如下： 大豆→筛选→磁选→去石→破碎→软化→轧坯→烘干→平刮板输送机→至浸出车间 ②改进后的大豆预处理工艺流程如下： 大豆→筛选→磁选→着水→去石→破碎→软化→干燥脱水→均质→轧坯→烘干→平刮板输送机→至浸出车间↑ ↑热空气 热空气 大豆的挤压膨化技术油料挤压膨化技术是一种新兴的，适合多种油料加工的生产工艺，这种工艺克服了传统加工工艺中物料受热温度高、时间长等问题。 ①大豆挤压膨化工艺流程如下： 原料→清理→破碎脱皮→软化→轧坯→挤压膨化→烘干→浸出 ②膨化的机理：物料在膨化机内被螺旋轴向前推进的同时受到强烈的挤压作用，使物料密度不断增大，由于物料与螺旋轴及机膛内壁的摩擦发热和直接水蒸气的加入，使物料受到充分混合、加热、加压、胶合、糊化的作用而产生组织结构的