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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，130w网络变焦摄像头，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=1，2，3，3.0摄像头模组，…，2.4g无线摄像头模组，N），采用欧式距离法进行人脸识别，分类规则为：

(1)若

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>

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，则输入图像不是人脸图像；

(2)若

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<

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，

，

 ﹨* MERGEFORMAT

>

 ﹨* MERGEFORMAT

，则输入图像包含未知人脸；

(3)若

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<

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，

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=min{

 ﹨* MERGEFORMAT

}，则输入图像为库中第k个人的人脸。

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镜头

镜头是将拍摄景物在传感器上成像的器件，相当于相机的“眼睛”，通常由由几片透镜组成，光线信号通过时，镜片们会层层过滤杂光（红外线等），所以，镜头片数越多，成像就越真实

光圈

光圈由镜头中几片极薄的金属片组成，可以通过改变光圈孔的大小控制进入镜头到达传感器的光线量。光圈的值通常用f／2．2、f／2．4来表示，数字越小，光圈就越大，两者成反比例关系。

它的工作原理是，光圈开得越大，通过镜头到达传感器的光线就越多，成像画面就越明亮，反之画面就越暗。因此，在夜拍或暗光环境下，大光圈的成像优势就更明显。

除了控制通光量，光圈还具有控制景深的功能。生活中，我们时常会看到背景虚化效果很强的照片，不仅突出了拍摄焦点，还具有很唯美的艺术感，而这就是所谓的景深。光圈开的越大，景深越小，背景虚化效果就更明显。