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你好不得不承认，人脸识别的应用范围很广，从门禁、设备登录到机场、公共区域的监控。以公安应用为例，利用人脸检索系统，将目标人脸输入到系统中，系统将自动在海量人口数据库中进行查找对比、列出若干个相似的人员信息。然后在通过让人工干预的方式，对系统结果进行筛选，得到目标的真实身份。虽然人脸识别功能巨大，但在实际应用中，我们往往遇到很多问题，人脸图像质量对识别率的影响较高，图像质量差，辨识度低，有效特征很少，有时用肉眼也很难确认身份。图像质量又受多种因素影响，如光照、姿态、表情、人脸尺寸、清晰度等，所以目前的人脸识别系统只能在一些较规范的环境下进行，光线均匀，人脸需要正对着摄像机，并保证人脸在画面中有一定的像素宽度。但是在实际的安防监控场合中，这些限制条件很难一一满足。在城市治安监控中，对人脸识别的需求很大。在交通枢纽的安检口，如飞机安检口、火车站安检口进行人脸识别的试点，把过往乘客的抓拍照片照片与在逃库进行对比，可以达到追逃的效果，在安检处设立人脸识别抓拍机正好弥补了一般治安监控的不足。在市场需求不断的变化的今天，人脸识别技术虽然取得了一定的突破，但任然面临着许多挑战，无论是厂商还是用户，都需要正视目前存在的困难，迎接挑战，在项目中不断磨练，产品和技术才会趋于实用，性能和品质才能不断提升。当然，国家和行业标准正逐步地建立与实施，在标准的引导下，人脸识别产品和技术迎来新一轮的发展也会是必然趋势。满意请采纳
我倒是见过matlab基于pca法的人脸面部表情识别，个人感觉很有道理，不过我没这个能力，写不出来，lz可以考虑pca法
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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OK ，可、以、操、作。1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。 2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名
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哥们/这个毕业设计，就如我们毕业的论文差不多了..你这不只是辛苦活。 根本就是技术活。这要需要电脑专业的人去做。普通的大学生是根本无法去帮助你的...不过我有个办法。 你不用再百度 查了。因为这是网上。也多、会的人少之又少. 要是真想要的话，就去拍婚纱照的地方。或者专门的摄影地方去请教。我上个月还在商场里 电梯处 见了一个你说的这样的人脸识别东西。他们是搞摄像的。他们会。 专门照相后 传入电脑 来做这些技术，表情处理 这些。哥们 我知道的就这么多了 。。 尽力了。。希望你能圆满毕业....
强推你下载虹软的人脸识别SDK 免费的哦 他们提供的SDK本身是离线的 支持离线或在线运行 可实现局域网、互联网等多种网络需求 并可根据场景需求 将应用部署在公有云上 或者搭建私有云 保障数据隐私性以及安全性
网络、网站，或管理系统都可以的
好的。。。。。给你。。。代劳
无论如何,得有\如下内容啊.1. 无线数据网络中基于斯塔克尔博格博弈的功率控制 2. 动能定理，机械能守恒定律应用3. 宽带网络中业务模型的仿真分析 4. 基于 AVC码率控制算法的研究 5. 基于GRF-3100射频系统的混频器的设计与制作 6. VOIP语音通信系统的设计与应用 7. 基于Labview的实验数据处理的研究 8. 基于NS2的路由算法研究与仿真 9. 图像处理工具箱的VC实现 10. 嵌入式实时系统设计模式的应用 11. 基于VC的UDP的实现 12. 基于TCP/IP协议嵌入式数字语音传输系统终端硬件设计 13. 基于MPLS的VPN技术原理及其实现 14. 基于FPGA的步进电机控制系统的数字硬件设计研究 15. 多路信号复用的基带发信系统模型 16. 数字音频水印研究 17. 数字电视传输系统-城市数字电视平移 18. 虚拟演播室应用研究与设计 19. 电视节目制作系统设计 20. KM3知识管理系统解决方案 21. 移动通信系统的频率分配算法设计 22. 通信系统的抗干扰技术 23. 扩频通信系统抗干扰分析 24. 基于OPNET的网络规划设计 25. 基于NS2的路由算法仿真 26. 基于GPRS的数据采集与传输系统设计 27. 搅拌混合器微分先行控制系统设计 28. 车辆牌照自动识别系统 29. 基于CPLD器件的数字频率计的设计 30. 大容量汉字显示系统的设计 31. 数控直流电压源的设计 32. 基于s6700电子标签阅读器设计 33. 嵌入式网络连接设计 34. Java手机网络游戏的实现和程序设计 35. 简频率特性测试仪设计 36. DDS及其在声学多普勒流速测量系统中的应用 37. AVR 8位嵌入式单片机在车载全球定位系统显示终端中的应用 38. 基于单片机的考勤系统设计 39. 基于单片机的寻呼机编码器 40. 基于MF RC632射频识别读写器芯片的专用读卡器 41. 具有SPI接口的数字式同步发送器设计 42. 小区停车场计费系统设计 43. 村村通无线接入系统中的CDMA技术 44. 语音校检报文的程序设计 45. 基于轧制扰动负荷观测器的轧机传动机电振动控制系统设计 46. 基于MATLAB的数字滤波器的设计 47. 基于VHDL的乒乓游戏机的设计 48. 语音信号的滤波设计 49. 基于DSPTMS320F206的高炉自动进料控制系统 50. 基于VHDL语言的基带线路码产生电路仿真设计 51. 智能天线的研究 52. 混合动力汽车电机驱动单元 53. 混合动力汽车 54. 直流电机双闭环调速系统设计 55. 双馈电机直接转矩DSP控制 56. 双馈电机直接转矩控制 57. 无刷直流电机调速系统 58. 异步电机直接转矩控制 59. 人脸识别系统的研究与实现 60. 锁相频率合成器的设计与仿真 61. 动态链接库进阶 62. 电话业务综合管理系统设计 63. 弹性分组环RPR的公平算法研究 64. 低轨卫星移动通信信道模型研究 65. 大数计算的算法探讨及其在椭圆曲线密码体制中的应用 66. HY防火墙管理软件开发过程及ACL模块功能实现 67. EPON的原理分析 68. DCS通讯与软测量技术的研究 69. 3G的AKA协议中F1至F5的UE端的实现 70. 《信号与系统》课件的设计与实现 71. 《电路与电子学》电子课件的设计与制作 72. RSA公钥算法研究与实现 73. p2p通信模型的java实现 74. 搜索引擎的开发与实现 75. 图书馆管理系统及原代码毕业设计 76. 网络安全专题学习网站设计 77. 网络教育应用网站设计 78. 校园网组建、开发与管理 79. 最优化软件设计实现 80. 租赁网的设计和实现 81. 远程控制终端数据接口设计 82. 遗传算法及其在网络计划中的应用 83. 研华PCI-1753板卡Linux驱动程序的开发 84. 软测量技术在造纸打浆过程的应用研究 85. 嵌入式系统研制AD数模转换器 86. 劳动生产率增长条件的研究 87. 基于XML帮助系统的设计与实现 88. 基于MPT-1327的集群系统智能基站的研究与设计 89. 基于J2ME的手机部分功能实现 90. 购销存财务软件的应用比较 91. 高清视频多媒体播放器 92. 基于CORBA网络管理技术及其安全性的研究和应用 93. 基本开发的网上商场的设计与实现 94. 桂林大广电子公司网站设计 95. 电信客户关系管理系统的分析与实现 96. 企业办公局域网的建设 97. 第三代移动通信承载业务和QoS处理机制无线资源管 98. 计算机病毒动态防御系统毕业论文 99. 3G标准化进程及其演进策略 100. 鲁棒数字水印算法的研究和比较 101. 基于SPCE061A的语音遥控小车设计——?硬件电路设计
计算机软件毕业论文的题目都好写啊
dlib的安装很头疼我自己折腾了好几星期才成功 要讲的话很多所以写在了word里
链接：
python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记
Dlib简介：
首先给大家介绍一下Dlib
Dlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点，Dlib还是一个强大的机器学习的C++库，包含了许多机器学习常用的算法。同时支持大量的数值算法如矩阵、大整数、随机数运算等等。
Dlib同时还包含了大量的图形模型算法。
最重要的是Dlib的文档和例子都非常详细。
Dlib主页：
这篇博客所述的人脸标记的算法也是来自Dlib库，Dlib实现了One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees中的算法
这篇论文非常出名，在谷歌上打上One Millisecond就会自动补全，是CVPR 2014(国际计算机视觉与模式识别会议)上的一篇国际顶级水平的论文。毫秒级别就可以实现相当准确的人脸标记，包括一些半侧脸，脸很不清楚的情况，论文本身的算法十分复杂，感兴趣的同学可以下载看看。
Dlib实现了这篇最新论文的算法，所以Dlib的人脸标记算法是十分先进的，而且Dlib自带的人脸检测库也很准确，我们项目受到硬件所限，摄像头拍摄到的画面比较模糊，而在这种情况下之前尝试了几个人脸库，识别率都非常的低，而Dlib的效果简直出乎意料。
相对于C++我还是比较喜欢使用python，同时Dlib也是支持python的，只是在配置的时候碰了不少钉子，网上大部分的Dlib资料都是针对于C++的，我好不容易才配置好了python的dlib，这里分享给大家：
Dlib for python 配置：
因为是用python去开发计算机视觉方面的东西，python的这些科学计算库是必不可少的，这里我把常用的科学计算库的安装也涵盖在内了，已经安装过这些库的同学就可以忽略了。
我的环境是:
大家都知道Ubuntu是自带的，而且很多Ubuntu系统软件都是基于的，有一次我系统的python版本乱了，我脑残的想把卸载了重装，然后……好像是提醒我要卸载几千个软件来着，没看好直接回车了，等我反应过来Ctrl + C 的时候系统已经没了一半了…
所以我发现想要搞崩系统，这句话比rm -rf 还给力…
sudo apt-get remove
首先安装两个python第三方库的下载安装工具,好像是预装了easy_install
以下过程都是在终端中进行：
1.安装pip
sudo apt-get install python-pip1
2.安装easy-install
sudo apt-get install python-setuptools1
3.测试一下easy_install
有时候系统环境复杂了，安装的时候会安装到别的python版本上，这就麻烦了，所以还是谨慎一点测试一下，这里安装一个我之前在博客中提到的可以模拟浏览器的第三方python库测试一下。
sudo easy_install Mechanize1
4.测试安装是否成功
在终端输入python进入python shell
python1
进入python shell后import一下刚安装的mechanize
>>>import mechanize1
没有报错，就是安装成功了，如果说没有找到，那可能就是安装到别的python版本的路径了。
同时也测试一下PIL这个基础库
>>>import PIL1
没有报错的话，说明PIL已经被预装过了
5.安装numpy
接下来安装numpy
首先需要安装python-dev才可以编译之后的扩展库
sudo apt-get install python-dev1
之后就可以用easy-install 安装numpy了
sudo easy_install numpy1
这里有时候用easy-install 安装numpy下载的时候会卡住，那就只能用 apt-get 来安装了：
sudo apt-get install numpy1
不推荐这样安装的原因就是系统环境或者说python版本多了之后，直接apt-get安装numpy很有可能不知道装到哪个版本去了，然后就很麻烦了，我有好几次遇到这个问题,不知道是运气问题还是什么，所以风险还是很大的，所以还是尽量用easy-install来安装。
同样import numpy 进行测试
python>>>import numpy1234
没有报错的话就是成功了
下面的安装过程同理，我就从简写了，大家自己每步别忘了测试一下
6.安装scipy
sudo apt-get install python-scipy1
7.安装matplotlib
sudo apt-get install python-matplotlib1
8.安装dlib
我当时安装dlib的过程简直太艰辛，网上各种说不知道怎么配，配不好，我基本把stackoverflow上的方法试了个遍，才最终成功编译出来并且导入，不过听说更新之后有了,那真是极好的，我没有亲自配过也不能乱说，这里给大家分享我配置的过程吧：
1.首先必须安装libboost，不然是不能使用.so库的
sudo apt-get install libboost-python-dev cmake1
2.到Dlib的官网上下载dlib，会下载下来一个压缩包，里面有C++版的dlib库以及例子文档，Python dlib库的代码例子等等
我使用的版本是,大家也可以在我这里下载：
之后进入python_examples下使用bat文件进行编译，编译需要先安装libboost-python-dev和cmake
cd to 123
之后会得到一个，复制到dist-packages目录下即可使用
这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以，不然python是不能调用so库的，下载地址：
将.so复制到dist-packages目录下
sudo cp /usr/local/lib/
最新的好像就没有这个bat文件了，取而代之的是一个setup文件，那么安装起来应该就没有这么麻烦了，大家可以去直接安装，也可以直接下载复制我的.so库，这两种方法应该都不麻烦～
有时候还会需要下面这两个库，建议大家一并安装一下
9.安装skimage
sudo apt-get install python-skimage1
10.安装imtools
sudo easy_install imtools1
Dlib face landmarks Demo
环境配置结束之后，我们首先看一下dlib提供的示例程序
1.人脸检测
源程序：
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:# ./ ../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the example# program. ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run . This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install -U scikit-image# Or downloaded from . import sysimport dlibfrom skimage import iodetector = ()win = ()print("a");for f in [1:]:print("a");print("Processing file: {}".format(f))img = (f)# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more# = detector(img, 1)print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(i, (), (), (), ()))()(img)(dets)()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different (len([1:]) > 0):img = ([1])dets, scores, idx = (img, 1) for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(d, scores[i], idx[i]))1234567891011128192021222324252627282930337383940414243444546474849505575859606162636465666768697077778798081
我把源代码精简了一下，加了一下注释：
# -*- coding: utf-8 -*-import sysimport dlibfrom skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector = ()#使用dlib提供的图片窗口win = ()#[]是用来获取命令行参数的，[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in [1:]: #输出目前处理的图片地址print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io读取图片img = (f) #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果dets = detector(img, 1) #dets的元素个数即为脸的个数print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标#下标i即为人脸序号#left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离#top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离for i, d in enumerate(dets):print("dets{}".format(d))print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format( i, (), (), (), ())) #也可以获取比较全面的信息，如获取人脸与detector的匹配程度dets, scores, idx = (img, 1)for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i])) #绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)(img)(dets) #等待点击()123456789101112819202122232425262728293033738394041424344454647484950
分别测试了一个人脸的和多个人脸的，以下是运行结果：
运行的时候把图片文件路径加到后面就好了
python ./data/
一张脸的：
两张脸的：
这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多
2.人脸关键点提取
人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器（detector），关键点提取需要一个特征提取器（predictor），为了构建特征提取器，预训练模型必不可少。
除了自行进行训练外，还可以使用官方提供的一个模型。该模型可从dlib sourceforge库下载：
也可以从我的连接下载：
这个库支持68个关键点的提取，一般来说也够用了，如果需要更多的特征点就要自己去训练了。
源程序：
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear
URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？
对室内、室外全天候不间断进行监测，当识别出有异常的烟雾时，立即触发告警，并通过邮件、电话、现场语音喊话等方式进行通知的烟雾识别预警系统比较好。倍特威视武汉倍特威视湖北武汉设备类型I2008/I2016/I2032操作系统Windows Server 2012/Win10输入8路数字视频/16路数字视频/32路数字视频可售卖地全国烟雾火焰识别监测系统对火灾易发区域进行实时监测，当监测到烟雾火焰时，立即触发报警，通知相关人员及时处理火灾自动报警系统是由触发装置、火灾报警装置、联动输出装置以及具有其它辅助功能装置组成的。原理：具有能在火灾初期，将燃烧产生的烟雾、热量、火焰等物理量，通过火灾探测器变成电信号，传输到火灾报警控制器，并同时以声或光的形式通知整个楼层疏散，控制器记录火灾发生的部位、时间等，使人们能够及时发现火灾，并及时采取有效措施，扑灭初期火灾，最大限度的减少因火灾造成的生命和财产的损失，是人们同火灾做斗争的有力工江西造的光绪元宝当十值多少钱？
2FSK Signal, Modulation and Modem二进制频移键控信号, 调制和解调Does a communication signal have fingerprint characters? This paper discusses the existence probability of fingerprint characters of communication signals, then analyses fingerprint characters of 2FSK signals,and extracts partial fingerprint characters of 2FSK signals.人有表示个体属性的指纹特征 ,无线电通信信号 (下称信号 )是否存在描述个体电台的电子“指纹”特征 (下称“指纹”特征 )呢 ?文中分析了信号“指纹”特征存在的可能性 ,并以 2FSK信号为例 ,论述了 2FSK信号应具有的“指纹”特征 ,同时提取了其中部分“指纹”特征。According to the characteristics of 2FSK signal and 2PSK signal, a new method based on weak signal detection by Duffing chaotic oscillator to detect 2FSK signal and 2PSK signal is presented.根据Duffing混沌振子微弱信号检测方法进行研究的基础上,根据2FSK信号和2PSK 信 号的特点,提出了一种2FSK、2PSK信号的检测的新方法。To acquire the information of railway binary frequency-shift keying(2FSK)signal s upper and down side frequencies and base low-frequency with high accuracy in real time,a novel frequency detection algorithm compatible with China-made system and France UM71 system was proposed.为实时高精度获取铁道二进制频移键控信号的上、下边频和基带低频信息,提出一种 可兼容国产制式和法国UM71制式的频率检测新方法。The target of the communication system flat is modeling and calculating to modulation and demodulation of seven kinds of signals:AM,FM,SSB,2ASK,2FSK, 2PSK,2QPSK.通信仿真平台的任务是对调幅、调频、单边带、二进制振幅键控、二进制频移键控、二进制相移键控、正交相移键控等七种通信信号的调制和解调进行建模和计算。It emphasizes on 2FSK modem of locking phase loop frequency mixing, hardware and software of addressing control of single-chip computer-AT89C51.介绍了一种基于单片机寻址控制的有线电视收费系统,重点对系统应用锁相频率合成技术的2FSK调制和解调、单片机AT89C51寻址控制的硬件和软件进行了分析,还对系 统利用PIN管宽带工作特点对高频电视信号进行关断和系统的抗干扰措施进行了一定的介绍。 The 308 MHz/315 MHz/418 MHz/ MHz low power FSK Superheterodyne Receiver adopts high integrated,low power,CMOS Superheterodyne RF receiver chips in MAX7042,with a sensibility range from-110 dBm to-109 dBm,receiving a FSK data which speed up to 66 kbps(NRZ)(33 kbps Manchester code). 所设计的308 MHz/315 MHz/418 MHz/ MHz低功耗FSK超外差式接收电路,采用MAX7042高集成度、低功耗,CMOS型超外差式射频(RF)接收芯片,灵敏度为-110~-109 dBm,接收频移键控(FSK)数据速率可达66 kbps(NRZ)(33kbps曼彻斯特编码); Through the experiments with two systems,which based on two kinds of the binary system frequency shift keying(2FSK) modems,the algorithm's validity is tested. 以两种二进制频移键控(binary system frequency shift keying,2FSK)调制 解调器搭建系统进行实验,验证了该方法的有效性。 The working principle,algorithm analysis and software design method of a simplified 2FSK modem based on DSP which is a kind of programmable chip are introduced in this article. 介绍了简易二进制频移键控(2FSK) 调制解调器的工作原理、算法分析以及基于可编程器件DSP的软件设计方法。 The automatic fire alarm system is discussed which consists of a iron-type smoke detector NC14468, a microcontroller 8051 and a radio frequency transceiver nRF401. Because of nRF401 being introduced into which adopts the radio communication technology and the FSK technology , the system is improved increasingly in the performances , such as real-time function and high responsibility. 讨论了用 MC14468 离子型烟雾检测报警器、单片机 8051、nRF401 单片射频收发器构成的火灾自动报警系统。 由于引入了无线通信技术和 FSK(频移键控) 调制解调技术为核心的 nRF401 射频收发器,使系统的性能大大提高,尤其是使系统报警更具实时性和可靠性。 Through the experiments with two systems,which based on two kinds of the binary system frequency shift keying(2FSK) modems,the algorithm's validity is tested. 以两种二进制频移键控(binary system frequency shift keying,2FSK)调制解调器搭建系统进行实验,验证了该方法的有效性。 This dissertation, basing on simulation, makes a deep research on simulating signal of GMSK (Gaussian filtered Minimun Frequency Shift Keying) baseband modulation and demodulation in AIS (Automatic Identification System) equipment. The technology related in the following makes the modulation and demodulation of baseband signal into realization by TI DSP, at the same time, provides a key technique to develop AIS system inland. 着重对自动识别系统(AIS-Automatic Identification System)设备的高斯滤 波最小频移键控(GMSK-Gaussian filtered Minimum Frequency Shift Keying)基带 调制解调信号进行了仿真研究,并在仿真的基础上,在TI的DSP上实现了基带信号的调 制解调,为国内研制AIS系统储备了关键技术。 Moreover,based on the designed fiber grating and the technology of wavelength division multiplexing,a frequency shift keying radio-over-fiber communication system is suggested,and the proposed scheme may be taken as one of the candidates for the next generation high-speed and large-capability radio-over-fiber system. 同时基于所设计的光纤光栅和波分复用技术,提出了一种频移键控光纤无线通信系统Radio Over Fiber系统,为下一代的高速大容量的光纤无线通信系统系统提供一种可行的备选解决方案。 By using the service work that the telecommunication bureau provides caller information to subscriber (inserts caller number and other relevant information between the first and the second ringing of the subscriber terminal) , this scheme sets up a platform using binary frequency shift keying (FSK) decode technique on the subscriber side, receives the caller (reporting side) telephone number, then through the data base in the service equipment, finds the caller (reporting side) material and information, and chooses the corresponding police action plan. 利用电信局对用户提供主叫信息的服务业务 (在对用户终端的第一次和第二次振铃之间 ,插入主叫方号码以及其他有关信息 ) ,在用户终端设置一种采用二进制频移键控 (FSK)解码技术的平台 ,接收主叫 (报警方 )电话号码 ,并通过服务器里 的数据库 ,查询到主叫(报警方 )的资料 ,然后做出相应的处警方案评价 添加词条 短句来源 For the conventional modulation and demodulation of Minimum Frequency Shift Keying(MSK), the new models for modu-lation and demodulation on digital MSK based on VHDL are developed. 针对传统的最小频移键控(MSK) 的调制解调方式,提出一种基于甚高速硬件描 述语言(VHDL)的数字式MSK调制解调模型。 The conception,classification,research status and system structure are presented in this paper,also it presents a new space-time coded cooperation based on space-time frequency keying,and finally analyzes its performance. 介绍了协作分集技术的基本概念、分类、研究现状以及系统结构,提出了由空时频移键控设计的空时编码协作分集方式,并分析了其性能。 Combining the advantages of space-time block codes and frequency keying, space-time frequency keying (ST-FSK), which did not require any channel state information at the transmitter and the receiver, could adopt the non-coherent ML detector under the Rayleigh fading channels [1]. 空时频移键控(ST- FSK)结合了空时分组码和频移键控的优点,在瑞利衰落信道条件下无需信道信息,可采用非相干的最大以然(ML)检测器。 In the scheme, FSK-FDM technique is used in sub-carrier modulation, and the EDFA’s supervisory information is transmitted by optical intensity modulation. 该方案利用频移键控 频分复用 (FSK FDM)技术进行声频副载波调制 ,通过光强度调制实现远程在线EDFA监控信息随主信号的传输。 There are three basic types of digitally modulated signal: MASK, MPSK and MFSK. 数字调制信号分三种基本类型：多进制幅度键控MASK、多进制相移键控MPSK和多进制频移键控MFSK。 For improving the baud rate of system, this text adopts the GMSK (Gauss in Filtered Minimum Shift Keying) modulation method to replace ASK (Amplitude Shift Keying) modulation method of current IFCNSS. 为提高系统的传输速率,本文采用GMSK(Gaussian Filtered Minimum Shift Keying高斯滤波最小频移键控)调制方式来代替目前“安全通信网”中的ASK(Amplitude Shift Keying幅移键控)调制方式。
警报器如今俨然是我们家居生活安全中不可或缺的一员，然而，不少朋友却发现自己家里的烟雾警报器常常都会发生误报的情况，弄得大家一头雾水，本来是为家居安全保驾护航的家电，却因为其莫名其妙的误报情况而成了鸡肋。所以，我们今天就来和大家一起探讨一下烟雾警报器频频误报的那些原因，以及相应的对策
烹饪
很多小伙伴一定发现，即使当我们在正常烹饪的状态下，烟雾警报器依然会响起警报。这是因为传统的烟雾警报器都采用了离子核心传感器，这种传感器对极微小的烟雾粒子都异常敏感，即使是肉眼无法看到的，离子传感器依然会检测到，并发出警报。
而最好的解决方法，无疑就是淘汰掉传统的离子烟雾警报器，而选择购入一个光电烟感警报器。光电警报器对微小的烟雾粒子不太敏感，所以对于在普通烹饪过程中，所产生的烟雾粒子在一般情况下都不会产生误报。
香烟
不少朋友都有在室内抽烟的习惯，虽然一般情况下，烟雾报警器是不会对香烟的烟雾发出响应的。但很多时候，用户产生的烟雾会非常浓重，例如，许多抽烟者都在同一个屋子抽烟，就很有可能触发烟雾警报器，导致报警。而如果报警器太旧的话，即使烟的浓度很低，也会响应的。所以，相对来说，我们也可以由此来判断家里的烟雾报警器是否已经老化。
最好的解决方法？当然是尽量杜绝在室内抽烟，或是在抽烟时尽量打开窗户让空气流通咯！
湿气、蒸汽
是的，烟雾警报器能探测到的可不仅仅只有“烟”和“雾”，厨房里的水蒸气、湿气，也会成为导致烟雾警报器发生误报的“罪魁祸首”。由于气体升腾的特质，蒸汽或者湿气会浓缩在传感器和线路板上，当传感器上浓缩太多的水汽的时候，警报器就会发出报警的声音。
解决此类问题，最有效的即是将报警装置安装在离蒸汽和湿气较远的地方，例如杜绝浴室走廊这样的地方。然而，如果报警器本来能正常工作，现在却对蒸汽或湿气起反应，那么也有可能是报警器老化的原因。较老的报警器会变得更加敏感，也更容易对蒸气和湿气发生响应。所以误报发生也可能是报警器超过了使用年限，需要被替换掉了。
电源
有的时候，用户会发现明明没有出现以上三种中任何的情况，家里的烟雾警报器却还是是发出间歇性的响声。不少朋友以为这是警报器出现故障导致误报，实际上这很有可能是警报器自身电量偏低所发出的提示信号，而且这种声音是很好区别的，因为它发出的是一种单一的，短促的声音，大约每隔一分钟就会发出一次这样的声音。
而解决方案的方法也很简单：如果烟雾报警器是间歇性地发出这样的声音，用户可以更换电池、或是清洁警报器端口，看是否能解决问题。
以上就是如今我们使用烟雾警报器，容易碰到的误报情况以及相对应的解决方法，希望能对各位小伙伴起到一定的帮助。如果你还有任何在家电方面想要了解的内容或资讯，不妨来留言告诉我们哦！
PLC火灾自动报警控制暑号 张燕生口 摘要:本文提出了一种由可编程控制器(PLC)控 制的火灾自动探测报警控制器。将烟感、温度探测 器接入PLC，经PLC逻辑判断，经专用声光报警集 成电路来进行火灾报警、异常报警(烟感、温感其 中之一动作)、故障报警，并发出不同的声光信号、 显示出事故类型及位置。本控制器适用于总建筑面 积不超过100om2的各种地方，如图书馆、档案馆、 计算机房等处。由于PLC系统集成度高、杭干扰性 强、编程简单、系统便于开发和维护及升级，因此 其结构简单、可靠性强、开发使用及维护的成本都 很低，便于推广。 关键词:可编程控制器;火灾自动报警;烟感探头; 温感探头;自动监测 室内烟雾及温度的突变进行报警。 2、如探测器遗落，布线故障，内部元件损坏能 发生故障声光报警。 3、如两只探测器中有一个动作表示室内有异常 现象(如烟雾浓度过大或室内温差过大)，该装置 能发出异常报警信号，令值班人员到现场处理。 4、如烟感、温感探测器同时动作说明有火灾， 该装置发出火灾报警。 5、故障、异常、火灾报警的声光各不相同，有 明显的区别，并能准确地显示出事故类型及位置。 6、留有接口，便于以后的系统维护和升级。 一、引言 近几年来建筑事业发展迅猛，现代建筑中要求 具备火灾报警以至自动消防系统，目前国内厂家生 产的还是以晶体管、小规模集成电路或单片机为基 础的产品，其系统复杂、成本高，不易维护，因此 我提出一种由PLC控制的火灾自动报警控制器的设 想，其系统简单、成本适中、易于系统维护和升级。 该装置能满足以下要求: 1、该装置具有烟感探测器及温感探测器，能对 二、系统组成与工作原理 系统硬件原理如图1所示。1为探测器，包括 温感和烟感实现各种信息的采集;2为PLC控制器， 实现逻辑判断和控制;3为电源，提供24V直流电 源;4报警显示盘，能够准确地显示出事故发生的 类型及位置;5为声光报警电路，发出三种不同的 声光报警信号。PLC不断地发出探测信号到探测器 上，其反馈信号由PLC采集并判断是正常、故障、 异常、火灾四种情况哪一种，然后控制声光报警电 路。 1、探测器 传感器世界—27 技术与应用 Teehnology&APPlieation加州细映眨翻的翔以吐切~ (1)温感探测器采用机械式差定温探测器。这种 探测器结构简单，灵敏度高，适于温度变化小的场 所。它是膨胀系数不同的双金属片组成，当温度变 化时，由于两种金属片会产生弯曲，因而使触点接 通。温感探测器信号探测的工作原理如图2(a)所示。 温度探测器K有三个接线端子，l是检查线，检查 探测器是否有故障;2是电源线;3是信号线，如温 度探测器动作，信号可从此线发出。平时在检查线 上加以矩形波信号，如图2(b)，高电平为检查周期， 由图2(a)可知，1端为高电平则3端信号线输出也为 高电平此为正常，反之如l端为高电平而在3端为 低电平，则表明温感有故障，故可以根据检查周期 3端信号线上的电平高低来检查探测器是否正常。 在探测周期1端无电压，如温感未动作(K未闭合)， 则信号线3端也应无电平输出，当有温度变化温感 动作K触头闭合，即使1端无电平输入，3端信号 线也有电平输出，此电平就是电源电压，故在探测 周期可根据3端的电压来判断温感是否动作。故根 据检查线上不同周期，信号线3上是否输出电平来 判断探测器是否丢失或断线，以及室内温度是否异 常。 吧吧县叠叠叠叠叠叠叠叠图图1系统硬件原理图光光光22222222222222222PLCCCCC报警电路路路lllll探测器器器器器器器器器器器 111检查线线 222电源线线 333信号线线 (((a)温度探测器接线端端 一一少蔺匕燮J藤-L塑习习 卜卜一水一一一神卜弓岭一一今}}} (((b)检查线上的矩形波波 图图2温度等效线图及波形形 (2)烟感探测器采用离子式感烟传感器。图3(a) 为离子烟感传感器的原理图，图3(b)为工作电压波 形图。它由1检查电离室、2补偿电离室、3信号放 大电路、4开关转换电路、5火灾模拟检查电路以及 6故障自动监测电路等组成。当无烟时，补偿室和 检查室的电压几乎相等:而当有烟时，烟进入检查 室，使电离电荷迁移速度降低，电离电流减少，监 测室的等效阻抗增加，而补偿室内阻抗保持不变， 因而引起电离室分压比的变化，在信号放大回路输 入端产生电压△V，此电压增加到一定值时，开关 转换电路即动作，发出报警信号并使确认灯亮。 为了防止传感器至控制器间发生电路断线、接 触不良、传感器丢失等问题发生，设有故障自动监 测电路。当发生上述情况之一时，故障监测电路动 作并发出报警信号，为防止探测器内部元件损坏而 引起误报。传感器设有火灾模拟检查电路，定期通 以电平，在信号端应有信号发生，否则应报传感器 故障。由图3(b)工作电压波形图可知在传感器检查 线上加以矩形电压波形，如传感器正常则信号线上 电平与检查线波形相同。如传感器内部元件损坏或 断线则不论检查线上电压如何，信号线上的电压皆 无电压，即为故障状态。而当检查线无电平输入时， 信号线上仍有电压输出则表明烟感探测器己动作。 2、PLC控制系统 PLC采用日本欧姆龙(OMRON)公司的C20 可编程控制器。其输入端0000一0015分别接入各室 的烟、温感信号线(至多16个)。输出端0500输 出一个矩形波信号接到各室的烟、温感检查线， 0501一0503接到声光报警器上发出不同的声光信号， 0501一0508接到报警显示盘上，显示事故类型及地 址。 3、报警显示盘 报警显示盘的面板如图5所示。由PLC输出端 0501一0505发出的状态信号送至报警显示盘，可以显 示出烟、温感异常或故障或火灾状态，并且由 0506一0509发出的四位地址信号送至显示盘，可以显 示具体地址(至多8个)。 ~~甘胜切汹 技术与应用 Teehnology&APPlieation 白匕，. 翔叹奢7U一 A检查线 B电源线 6故障自动全爹包客 确认灯检查电离室 信号放大电 5火灾模拟 检查电路 4故障自动 监测电路 2补偿电离室C信号线 D地线 (a)离子烟感探测器原理 检查线 一一门 一一-习 信号线(正常) 信号线(故障) 信号线(异常) (b)工作电压波形 图3离子烟感探测器原理图及波形 烟信1 温信1 0000 C20 0500+黔号接至传感器的检查线05011井.军r~~~~， 烟信2 温信2 00020502 0503 系统采用模块化结构，编程使用用梯形图语言，因 此其系统非常便于维护，功能扩展性强、升级容易 且成本低。 声光报警 0504 INPUI， 0014 0015 24V 0505 OUTPUT0506 0507 报警 显示盘 烟信… 温信… +24V 0508 0509 地 熬 蕊落夏漂 石刃、 地址b 地址c/ 地址.材 地 图4PLC系统原理图 }}}}亚亘三三二}、心}}}}}}}}}}}}}以以二巫亘』砂灰才口口}心心心心心 }}}匡巫巫』可农八口口}常门门门门……巨画巫三口冽’{口门门门门门 巨巨巨画巫三口冽’显示盘面板板板 烟烟烟烟感故障障障障障障障障障障 PLCFireAutoalarm Abstraet:Thisartieleofl七rsusaninstrumenioffireallto 一 smokedeteetorandtemPeraturedeteetor，andanalyses logie，thenissuesdifferentlight&soundsignalsand statusmessages:FireAlarlll，UnusualAlert，FaultAlert， ，forexample， libraries，arehivesandeomPuterroomsete二This instrumenihassimPlestruetUreand15reliable，andean bedeveloped，maintainedandPopularizedeasilyand eheaply，beeauseofifshighintegratedandanti一amminglevel，modularsystems如etureand15easytobe programmed. Keywords:progr田的mableLogiealController，Fire Autoalarlll，SmokeDeteetor，TemPeratureDeteetor， Aut0IT10llitor一 三、总结 本火灾自动报警控制器不同于其他的专用火灾 报警控制器之处就在于它是采用PLC为控制核心， 作者简介 张燕生:中国煤田物探研究院，河北泳州072750 读者服务卡编号008口 传感器世界