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工业内窥镜使用安全注意事项：

在操作工业内窥镜的时候，操作人员必须注意操作的安全性.工业内窥镜厂的工作人员也为大家分享一些操作安全注意事项.首先不要将该设备插入*或其他动物体内进行检测.其次也不要在存在**气体的环境中使用这种设备.厂家的工作人员也提醒大家，严禁私自对该设备进行拆解或者改装.工业内窥镜的插入管的末端会发出强光，如果直视会*睛产生一定的威胁，所以眼睛直视.在插拔插入管的时候也需要小心，避免损坏插入管导致危险.如果在角度弯曲操作的过程中感到有*，切勿强行进行弯曲操作，避免损伤设备和被检测工件.除了插入管，工业内窥镜中躯体的部件都没有经过防水处理.所以操作人员在使用过程中要注意避免水和设备其他部件的接触，避免进水导致危险.工业内窥镜需要使用在通风杆子的环境中，远离阳光的直射，大量灰尘和酸碱性挥发气体存在的环境也对工业内窥镜有很大的伤害，也需要远离.

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人脸识别的研究方法：

1.基于几何特征的方法

人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以作为人脸识别的重要特征。几何特征****早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线[3]确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度、等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。

采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器的几何形状作为分类特征，但Roder对几何特征提取的准确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器模型(即可变形模板)，定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数小化，人脸识别闸机摄像头模组，此时的模型参数即作为该的几何特征。

这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。

2.局部特征分析方法（Local

Face Analysis）

主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合*信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。

3.*网络方法（Neural

Networks）

人工*网络是一种非线性动力学系统[6]，具有良好的自*、自适应能力。目前*网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。提出一种方法，首先提取人脸的50个主元，然后用自相关*网络将它映射到5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；等提出了一种混合型*网络来进行人脸识别，其中非监督*网络用于特征提取，而监督*网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的*，将五官之间的几何距离输入模糊*网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大****，Laurence等采用卷积*网络方法进行人脸识别，由于卷积*网络中集成了相邻像素之间的相关*，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的*网络方法(PDBNN)，其主要思想是采用虚拟(正反例)样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构(OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸*和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有:Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。

*网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，超薄FHD1080P笔记本模组，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而*网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工*网络识别速度快，但识别率低。而*网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，400万MIPI摄像头模组，其识别重要的一个目标就是降维处理。

4、特征脸法

特征脸方法利用主分量分析进行降维和提取特征。主分量分析是一种应用十分广泛的数据降维技术，该方法选择与原数据协方差矩阵前几个大特征值对应的特征向量构成一组基，以达到较佳表征原数据的目的。因为由主分量分析提取的特征向量返回成图像时，看上去仍像人脸，所以这些特征向量被称为“特征脸”。

在人脸识别中，由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间，任何一幅人脸图象（减去平均人脸后）都可投影到该子空间，得到一个权值向量。计算此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离，取小距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。

下图给出了主分量分析的应用例子。图中****左边的为平均脸，摄像头模组，其它为对应7个大特征值的特征向量。

5.其它方法：

除了以上几种方法，人脸识别还有其它若干思路和方法，包括以下一些：

1）隐马尔可夫模型方法[9]（Hidden

Markov Model）

2）Gabor小波变换 图形匹配

3）人脸等密度线分析匹配方法

4）基于弹性模型的方法

5）特征脸方法（Eigenface或PCA）