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镁光130万像素AR0130低照度USB2.0摄像摄像头支持IRCUT3.6MM镜头

深圳一念间详解主流模拟摄像机模组特点

        1、高灵敏度、高信噪、高像素、高分辨可达500万像素；

        2、低功耗，摄像头模组厂家电话，电源转换效率高，使用寿命长，图像的延迟性和稳定性优势明显；

        3、采用美国TI单芯片SOC：内置(AR9＋DSP)和高速视频协处理器；

        4、优化的H.264压缩算法，支持三码流，支持手机监看，兼容多种智能手机操作平台；

        5、支持多种网络协议、支持动态域名解析、可支持10个用户同时浏览；

        6、内置Web Server方便用户使用标准的IE浏览器实现对前端的实时浏览和设置管理；

        7、提供心跳、视频丢失、移动检测(区域、灵敏度可设)报警功能；

        8、支持10M/100M网络自适应、异常自动恢复功能，网络中断自动连接功能；

        9、提供RS485/RS232串口和内置多种解扰码器协议，支持透明传输协议；

        10、外接IR-CUT，支持彩色转黑白功能；支持网络系统升级功能；

        11、产品丰富，100万至500万像素产品都有，兼容各主流平台，提供系统解决方案。这是尚维国际高清网络摄像机模组的一大亮点。

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特征向量选取

   上面所创建的用于投影的特征脸子空间使用的是所有r个非零的特征值对应的特征向量。虽然协方差矩阵C较多有对应于非零特征值的N个特征向量，且r≤N，但是通常情况下，r仍然会太大，而根据应用的需求，并非所有的

 ﹨* MERGEFORMAT

，都有保留意义。而特征空间投影的计算速度是直接与创建子空间所用的特征向量的数目相关，若考虑到计算时间等因素，可以适当减去一些信息量少的特征向量，且去掉这些特征向量之后不一定不利于分类结果，有的情况下反而能够提高识别性能。下面将讨论几种不同的特征值选择方法：

(1)标准的特征空间投影：所有r个对应于非零特征值的特征向量均被用于创建特征脸子空间。但是该方法在r值较大时，计算速度会较慢，且不利于分类。

(2)为进一步压缩特征向量和减小运算量，将特征值按大小顺序排序，忽略小特征值所对应的特征向量，即由下式得到

 ﹨* MERGEFORMAT

。设

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，r为

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的秩，r

 ﹨* MERGEFORMAT

N，

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，则压缩后的特征向量集如式（2-10）所示：

 ﹨* MERGEFORMAT

，M

   经过实验证明当M的取值为M=[r*20％]的时候识别率较佳。

(3)保持前面的z—1个特征向量：将特征值按照降序排列，同时保留较前面的z一1个特征向量，其中z为训练图像的类别数。

(4)按照计算信息量来确定维数：不同于前面固定的丢弃一些特征向量，该方法采用保证剩余的特征向量所包含的信息与总的信息量相比大于一定的阈值e，e的值通常取为0.9，可依照式(2-11)计算：

 ﹨* MERGEFORMAT

                           (2-11)  

MATLAB分类和提取特征值程序实现

% 按照特征值>1来提取特征向量

%%%%%%%计算协方差矩阵的特征向量

% 降维

Eigenfaces = A * L_eig_vec; % A: centered

image vectors