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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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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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