机器人视觉系统
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
机器人视觉系统设计研究
机器人视觉系统设计研究现代工业生产中，机器人被广泛应用，而机器人视觉系统是机器人重要的先决条件之一。
机器人视觉系统是基于视觉处理技术，使机器人能够感知周围环境，从而实现自主控制和自主行为。
机器人视觉系统的设计要求它具备目标识别、抓取、跟踪、导航等多种功能，以满足不同场合下的需求。
机器人视觉系统的设计研究从最初的2D视觉系统，到3D视觉系统和深度学习，经历了长期的演变和发展。
2D视觉系统是机器人视觉系统的基础。
2D视觉系统以摄像头为基础，通过对图像的处理和分析，完成对目标的识别和跟踪。
但2D视觉系统所获得的图像是平面的，不能表达物体的深度信息，因此在工业生产中应用受到了一定的限制。
3D视觉系统则是对2D视觉系统的升级，它使用多个摄像头从不同的角度拍摄目标，并通过视差和光线的反射来计算出物体的深度信息。
由于3D视觉系统能够记录物体在3D空间中的位置和形状，因此能够更准确地识别和跟踪目标，并能够实现更高的抓取精度。
但是，3D视觉系统的成本较高，且需要更高的计算能力来处理和分析数据，这一点限制了其在工业生产中的应用。
随着深度学习技术的发展，深度学习技术被应用于机器人视觉系统中。
深度学习技术通过对大量的数据进行学习和训练，能够获得更高的识别准确度和更高的运算速度，从而提高机器人视觉系统的性能。
同时，深度学习技术还可以实现机器人对多种物体的分类和识别，因此深度学习技术是未来机器人视觉系统发展的重要方向。
除了技术的升级和发展，机器人视觉系统的设计也需要考虑机器人的应用场景和环境。
例如，在危险的工业场景中，机器人视觉系统需要具有高强度和高耐受性，以应对环境的复杂性和威胁性。
在较为平稳的环境中，机器人视觉系统需要更加精细的设计和控制，以保证稳定性和安全性。
为了实现机器人视觉系统的设计和优化，需要跨学科合作。
机器人视觉技术涉及到计算机视觉、机器学习、控制系统、电子技术等多个领域的知识。
因此，跨学科的合作和交流成为了机器人视觉系统设计和研究的重要手段。
机器人视觉系统用户手册
机器人视觉系统用户手册第一章介绍1.1 欢迎使用机器人视觉系统欢迎使用我们的机器人视觉系统，本用户手册将会帮助您更好地了解和使用该系统。
机器人视觉系统是通过摄像头和相应的软件来实现对环境进行感知和理解的系统，它能够帮助机器人进行目标检测、导航、识别和交互等功能。
1.2 系统组成机器人视觉系统主要由以下几个部分组成：- 摄像头/相机：用于捕捉环境中的图像或视频数据。
- 图像处理单元：用于对捕捉到的图像数据进行处理和分析。
- 控制系统：通过控制算法和模型来使机器人根据视觉信息做出相应的动作。
1.3 适用范围机器人视觉系统适用于各类机器人应用场景，包括但不限于家庭服务机器人、工业机器人、无人驾驶车辆等。
第二章系统安装和设置2.1 系统安装在使用机器人视觉系统之前，您需要按照以下步骤进行安装：- 将摄像头/相机固定在机器人上合适的位置，并连接至图像处理单元。
- 安装相应的驱动程序和软件，确保系统硬件能够正常工作。
- 检查系统连通性，确保摄像头和处理单元能够正常通信。
2.2 参数设置在系统安装完成后，您可以根据实际需求对机器人视觉系统的参数进行设置，包括图像采集格式、分辨率、曝光时间、白平衡等。
系统的参数设置对于机器人视觉的效果以及实际应用效果具有重要影响，因此需要根据实际情况进行调整。
第三章系统使用指南3.1 图像捕捉机器人视觉系统通过摄像头捕捉环境中的图像数据，用户可以通过相应的接口或者程序来启动图像捕捉功能，并获取捕捉到的图像或视频数据。
3.2 目标检测与识别机器人视觉系统可以通过图像处理技术进行目标检测和识别。
用户可以通过系统提供的接口或者算法来实现对特定目标的检测和识别，从而为机器人的后续行为提供相应的信息。
3.3 环境感知和导航在机器人应用中，环境感知和导航是非常重要的功能。
机器人视觉系统可以通过对环境中的图像数据进行分析和处理，实现对环境的感知和理解，从而帮助机器人进行导航和路径规划。
3.4 异常识别和报警机器人视觉系统还可以通过图像识别技术来进行异常识别和报警，在发现异常情况时，系统可以通过相应的报警机制来通知相关人员或系统进行相应的处理。
机器人视觉系统用户手册
机器人视觉系统用户手册欢迎使用机器人视觉系统！机器人视觉系统是一种基于先进计算机视觉技术的智能系统，旨在实现机器人的实时感知和辨识能力。
本用户手册将为您介绍系统的关键特性和操作指南，以帮助您充分利用机器人视觉系统的潜力。
1. 系统概述机器人视觉系统基于深度学习和计算机图像处理算法，能够实现图像捕捉、图像处理和目标识别等功能。
通过结合摄像头和高性能处理器，系统能够准确地感知和理解周围环境，为机器人的导航、操作和与环境的互动提供重要支持。
2. 基本功能机器人视觉系统具备以下基本功能：- 实时图像捕捉：系统能够高效地捕捉环境中的图像信息，并进行处理和分析。
- 图像处理：系统能够对捕捉到的图像进行预处理，如去噪、增强和滤波等操作，以提高图像质量。
- 物体识别和跟踪：系统能够识别并跟踪环境中的目标物体，帮助机器人进行智能导航和操作。
- 姿态估计：系统能够实时估计目标物体的姿态，包括位置、朝向和大小等信息，为机器人的操作提供重要依据。
3. 使用指南以下是使用机器人视觉系统的操作指南：- 激活系统：确保系统已经正确连接摄像头和处理器，并按照说明书提供的方法激活系统。
- 环境调整：保持环境光线适宜，避免过于明亮或过于昏暗的情况，以确保图像质量。
- 目标识别：使用系统提供的目标识别功能，可以通过标定或训练的方式让机器人识别特定目标。
- 跟踪与导航：系统能够实时跟踪目标物体，并提供导航指引，使机器人能够精确运动和操作。
4. 系统优势机器人视觉系统的优势包括：- 高精度：系统基于先进的深度学习算法，能够实现准确的物体识别和目标跟踪。
- 实时性：通过高性能处理器和优化的图像处理算法，系统能够实时处理和分析图像信息。
- 灵活性：系统支持各种场景下的应用，可以根据具体需求进行定制和扩展。
- 易用性：系统提供简单直观的用户界面和操作指南，使用户能够轻松上手和操作。
机器人视觉系统是一项将现代计算机视觉技术应用于机器人操作的重要创新。
机器人智能视觉系统
机器人智能视觉系统机器人智能视觉系统是一种将计算机视觉与人工智能技术相结合的创新系统。
它通过模仿人眼感知物体的方式，实现对环境中目标物体的识别、定位和追踪等功能。
本文将从机器人智能视觉系统的原理、应用和前景三个方面进行论述。
一、机器人智能视觉系统的原理机器人智能视觉系统的实现原理主要涉及图像处理、模式识别和机器学习等领域。
首先，通过机器人的摄像头等感知设备获取环境中的图像信息。
然后，利用图像处理技术对图像进行预处理，去除噪声、调整亮度等，提高图像的质量。
接下来，通过模式识别算法对图像进行特征提取和分类，识别出目标物体的形状、颜色和纹理等特征。
最后，结合机器学习算法，使机器人能够从大量的样本数据中学习，提高对目标物体的识别准确率。
二、机器人智能视觉系统的应用1. 工业制造：机器人智能视觉系统在工业制造领域有着广泛的应用。
它可以实现自动化装配，通过对零部件的识别和定位，使机器人能够自动完成组装任务。
此外，该系统还可以用于产品质检，对产品进行表面缺陷检测和尺寸测量，提高生产效率和产品质量。
2. 物流仓储：机器人智能视觉系统可以应用于物流仓储行业，实现自动化物品分类和搬运。
通过对货物的识别，机器人能够将不同类型的货物分别放置到对应的位置上，提高物流效率。
此外，该系统还可以进行库存管理和货物追踪，帮助企业实时了解库存情况。
3. 农业领域：机器人智能视觉系统在农业领域的应用也逐渐增多。
它可以帮助农民进行无人化农作物的种植和管理，通过对农作物的生长状态和病虫害的检测，提供精准的农业决策支持。
同时，该系统还可以用于农产品的智能采摘和分拣，提高农产品的品质和产量。
三、机器人智能视觉系统的前景机器人智能视觉系统在未来具有广阔的应用前景。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，机器人智能视觉系统的性能将不断提高，识别准确率会更高，响应速度会更快。
它将能够应用于更多领域，如医疗卫生、安防监控、智能交通等。
此外，机器人智能视觉系统还能够与语音识别、自然语言处理等技术相结合，实现更加智能化的人机交互。
机器人视觉系统(Robot Vision)简介
机器人视觉系统(Robot Vision)简介【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。
机器人视觉系统的组成及工作原理
机器人视觉系统的组成及工作原理【摘要】随着大规模集成电路技术的发展，视觉系统逐渐走向实用化。
由于微型计算机的飞速发展，使用的视觉系统已经进入领域，其中机器人视觉系统是机器视觉应用的一个重要领域。
本文叙述机器人视觉系统的各部分组成，及各部分组成的工作原理。
【关键词】CCD；视频数字；信号处理器1.机器人视觉系统的硬件系统1.1机器人视觉系统的硬件由下述几个部分组成(1)景物和距离传感器常用的摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器和结构光设备等。
(2)视频信号数字化设备其任务是把摄像机或CCD输出的信号转换成方便计算和分析的数字信号。
(3)视频信号快速处理器，视频信号实时、快速、并行算法的硬件实现设备：如DSP系统。
(4)计算机及其外设根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外设来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。
(5)机器人或机械手及其控制器。
1.2机器人视觉的软件系统有以下几个部分组成(1)计算机系统软件选用不同类型的计算机，就有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等。
(2)机器人视觉信息处理算法图像预处理、分割、描述、识别和解释等算法。
(3)机器人控制软件。
D原理视觉信息通过视觉传感器转换成电信号，在空间采样和幅值化后，这些信号就形成了一幅数字图像。
机器人视觉使用的主要部分是电视摄像机，它由摄像管或固态成像传感器及相应的电子线路组成。
这里我们只介绍光导摄像管的工作原理，因为它是普遍使用的并有代表性的一种摄像管。
固态成像传感器的关键部分有两种类型：一种是电荷耦合器件(CCD)；另一种是电荷注入器件(CID)。
与具有摄像管的摄像机相比，固态成像器件重量轻、体积小、寿命小、功耗低。
不过，某些摄像管的分辨率仍比固态摄像机高。
光导摄像管外面是一圆柱形玻璃外壳2，内部有位于一端的电子枪7以及位于另一端的屏幕1和靶。
加在线圈6、9上的电压将电子束聚焦并使其偏转。
偏转电路驱使电子束对靶的内表面扫描以便“读取”图像。
机器人视觉系统的组成及应用
机器人视觉系统的组成及应用一、引言机器人视觉系统是指通过摄像头、传感器等设备采集环境信息，将其转化为数字信号，通过计算机处理后，实现对环境的感知和理解。
机器人视觉系统广泛应用于工业自动化、智能家居、医疗卫生、农业生产等领域。
本文将详细介绍机器人视觉系统的组成及应用。
二、机器人视觉系统的组成1. 传感器传感器是机器人视觉系统中最重要的组成部分之一。
它可以将光线、声音、温度等物理量转化为数字信号，并传输给计算机进行处理。
常见的传感器有摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
2. 图像处理单元图像处理单元是指负责对采集到的图像进行处理和分析的模块。
它可以对图像进行滤波去噪、边缘检测、目标识别等操作，从而实现对环境的理解和判断。
3. 控制单元控制单元是指负责控制机器人运动和执行任务的模块。
它可以根据图像处理单元提供的信息，调整机器人运动轨迹和速度，实现机器人的自主导航和目标追踪。
4. 通信模块通信模块是指负责机器人与外部设备进行数据交互的模块。
它可以通过无线网络、有线网络等方式与计算机、手机等设备进行连接，实现远程控制和数据传输。
三、机器人视觉系统的应用1. 工业自动化在工业生产中，机器人视觉系统可以实现对产品的检测和分类，从而提高生产效率和产品质量。
例如，在汽车制造领域，机器人可以通过视觉系统检测车身表面缺陷，并自动修补。
2. 智能家居在智能家居领域，机器人视觉系统可以实现对家庭环境的感知和控制。
例如，在智能家居中，机器人可以通过摄像头监控家庭成员的活动，并根据环境变化自动调整温度、照明等设备。
3. 医疗卫生在医疗卫生领域，机器人视觉系统可以实现对患者的监测和诊断。
例如，在手术中，机器人可以通过激光雷达扫描患者身体部位，并提供给医生高清晰度的图像，帮助医生进行精确的手术操作。
4. 农业生产在农业生产中，机器人视觉系统可以实现对农作物的监测和管理。
例如，在果园中，机器人可以通过视觉系统检测果树成熟度，并自动采摘水果。
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机器人视觉系统——人脸识别技术优势1 不被察觉，不会引起人的反感。
2 非接触性，不需要和设备接触即可识别3 自然性4 准确，可靠，灵活。
原理在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。
识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。
主要过程一般分三步：(1)首先建立人脸的面像档案。
即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。
即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
（智械科技）(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。
即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。
上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。
这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。
人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
实现方法基于OpenCv人脸识别设计方案1 系统组成以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。
2 搭建开发环境采用德国Basler acA640-100gc 相机，（智械科技）PC 机上的操作系统是Fedora 10,并安装编译器GCC4.3,QT 4.5和OpenCV2.2 软件工具包，为了处理视频，编译OpenCV 前需编译FFmpeg,而FFmpeg 还依赖于Xvid库和X264 库。
3 应用系统开发程序主要流程如图1 所示。
图1 程序流程（visio）3.1 图像采集图像采集模块可以通过cvCaptureFromAVI（）从本地保存的图像文件或cvCaptureFromCam（）从相机得到图像，利用cvSetCaptureProperty（）可以对返回的结构进行设置：IplImage *frame;CvCapture* cAMEra = 0;camera = cvCaptureFromCAM（ 0 ）；cvSetCaptureProperty（camera,CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320 ）；cvSetCaptureProperty（camera,CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240 ）；然后利用start（）函数开启QTimer 定时器，（智械科技）每隔一段时间发送信号调用自定义的槽函数，该槽函数用cvGrabFrame（）从视频流中抓取一帧图像放入缓存，再利用CvRetrieveFrame（）从内部缓存中将帧图像读出用于接下来的处理与显示。
在qt 中显示之前，需将IplImage* source 转换为QPixmap 类型。
uchar *qImageBuffer = NULL;/*根据图像大小分配缓冲区*/qImageBuffer = （uchar*） malloc（source->width *source->height * 4 * sizeof（uchar））；/*将缓冲区指针拷贝到存取Qimage 的指针中*/uchar *QImagePtr = qImageBuffer;/* 获取源图像内存指针*/Const uchar*iplImagePtr=reinterpret_cast（source->imageData）；/*通过循环将源图像数据拷贝入缓冲区内*/for （int y = 0; y < source->height; ++y）{for （int x = 0; x < source->width; ++x）{QImagePtr[0] = iplImagePtr[0];QImagePtr[1] = iplImagePtr[1];QImagePtr[2] = iplImagePtr[2];QImagePtr[3] = 0;QImagePtr += 4;iplImagePtr += 3; }iplImagePtr+=source->widthStep–3*source->width; }/*将Qimage 转换为Qpixmap*/QPixmap local =QPixmap::fromImage（QImage（qImageBuffer,source->width,source->height, QImage::Format_RGB32））；/*释放缓冲区*/free（qImageBuffer）；最后利用QLabel 的setPixmap（）函数进行显示。
3.2 图像预处理由于大部分的脸部检测算法对光照，脸部大小，（智械科技）位置表情等非常敏感，当检测到脸部后需利用cvCvtcolor（）转化为灰度图像，利用cvEqualizeHist（）进行直方图归一化处理。
3.3 脸部检测方法OpenCV采用一种叫做Haar cascade classifier 的人脸检测器，他利用保存在XML 文件中的数据来确定每一个局部搜索图像的位置，先用cvLoad（）从文件中加载CvHaarClassifierCascade 变量，然后利用cvHaarDetectObjects（）来进行检测，函数使用针对某目标物体训练的级联分类器在图像中找到包含目标物体的矩形区域，并且将这些区域作为一序列的矩形框返回，最终检测结果保存在cvRect 变量中。
3.4 脸部识别方法PCA 方法（即特征脸方法）是M.Turk 和A.Pentland在文献中提出的，该方法的基本思想是将图像向量经过K-L 变换后由高维向量转换为低维向量，并形成低维线性向量空间，即特征子空间，然后将人脸投影到该低维空间，用所得到的投影系数作为识别的特征向量。
识别人脸时，只需将待识别样本的投影系数与数据库中目标样本集的投影系数进行比对，以确定与哪一类最近。
PCA 算法分为两步：核心脸数据库生成阶段，即训练阶段以及识别阶段。
3.4.1 训练阶段主要需要经过如下的几步：（1）需要一个训练人脸照片集。
（2）在训练人脸照片集上计算特征脸，即计算特征值，保存最大特征值所对应的的M 张图片。
这M 张图片定义了"特征脸空间"（原空间的一个子空间）。
当有新的人脸添加进来时，这个特征脸可以进行更新和重新计算得到。
（3）在"特征脸空间"上，将要识别的各个个体图片投影到各个轴（特征脸）上，计算得到一个M 维的权重向量。
简单而言，就是计算得到各个个体所对应于M 维权重空间的坐标值。
OpenCV 实现为：先用cvLoadImage（）载入图片并利用cvCvtcolor（）转换为灰度图片，建立自定义的迭代标准CvTermCriteria,调用cvCalcEigenObjects（）进行PCA 操作，计算出的Eigenface 都存放在向量组成的数组中，利用cvEigenDecomposite（）将每一个训练图片投影在PCA 子空间（eigenspace）上，结果保存在矩阵数组中，用cvWrite将训练结果保存至XML文件中。
3.4.2 身份识别阶段在识别新的人脸图片时，具体的操作方法流程如下：（1）基于前面得到的M 个特征脸，将新采集的图片投影到各个特征脸，计算得到一个权重集合（权重向量）。
（2）判断新图片是否是一幅人脸图像，（智械科技）即通过判断图像是否足够靠近人脸空间。
（3）如果是人脸图像，则根据前面计算的权重集合（权重向量），利用权重模式将这个人脸分类划归到初始时计算得到的各个个体或者是成为一个新的个体照片。
简单而言，就是计算新权重到原来各个个体权重的距离，选择最近的，认为是识别成这个个体；如果最近的距离超出阈值，则认为是一个新的个体。
（4）更新特征脸或者是权重模式。
（5）如果一个未知的人脸，出现了很多次，也就意味着，对这个人脸没有记录，那么计算它的特征权重（向量），然后将其添加到已知人脸中[6].OpenCV 实现调用cvRead加载训练结果XML 文件，调cvEigenDecomposite（）将采集图片映射至PCA 子空间，利用最近距离匹配方法SquaredEuclidean Distance,计算要识别图片同每一个训练结果的距离，找出距离最近的即可。
3.5 脸部表情识别脸部运动跟踪利用了Camshift 算法，该算法利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。
Camshift 能有效解决目标变形和遮挡的问题，对系统资源要求不高，时间复杂度低，在简单背景下能够取得良好的跟踪效果。
Camshift 的OpenCV 实现分以下几步：（1）调用cvCvtColor（）将色彩空间转化到HSI 空间，调用cvSplit（）获得其中的H 分量。
（2）调用cvCreateHist（）计算H 分量的直方图，即1D 直方图。
（3）调用cvCalcBackProject（）计算Back Projection.（4）调用cvCamShift（）输出新的Search Window 的位置和面积。
我们利用光流算法评估了两帧图像的之间的变化，Lucas–Kanade 光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。
它计算两帧在时间t 到t +δt 之间每个每个像素点位置的移动。
是基于图像信号的泰勒级数，（智械科技）就是对于空间和时间坐标使用偏导数。
首先要用到shi-Tomasi 算法，该算法主要用于提取特征点，即图中哪些是我们感兴趣需要跟踪的点，对应函数为cvGoodFeaturesToTrack（），可以自定义第一帧特征点的数目，函数将输出所找到特征值。
接下来是cvCalcOpticalFlowPyrLK 函数，实现了金字塔中Lucas-Kanade 光流计算的稀疏迭代版本。
它根据给出的前一帧特征点坐标计算当前视频帧上的特征点坐标。
输入参数包括跟踪图像的前一帧和当前帧，以及上面函数输出的前一帧图像特征值，自定义的迭代标准，输出所找到的当前帧的特征值点。
这些点可以确定面部局部区域的特征如眼部，鼻子高度与宽度，嘴部两侧与底部的夹角等等，利用与前一帧的特征比较，可得出反应脸部动态变化的参数，这些数据可以与脸部的一些简单表情相关联。