人脸识别系统
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案随着科技的不断进步和人工智能的广泛应用，人脸识别技术已经成为一种重要的生物识别技术。
人脸识别系统解决方案，不仅可以应用于安防领域，还可以用于身份识别、金融支付、智能门禁等多个领域。
本文将从技术原理、应用场景、优点及挑战等方面来讨论人脸识别系统的解决方案。
一、技术原理人脸识别系统是通过对输入的人脸图像进行特征提取和匹配来进行身份识别的。
技术原理主要包括以下几个方面：1. 图像采集：通过摄像头对人脸进行图像采集，获取到待识别的人脸图像。
2. 人脸检测与对齐：对采集到的图像进行人脸检测，找到图像中的人脸区域，并进行对齐，确保人脸在图像中的位置和角度适合后续的特征提取和匹配。
3. 特征提取：通过特定的算法从人脸图像中提取出表示人脸特征的向量。
这些特征向量通常包括人脸的形状、纹理和位置等信息。
4. 特征匹配：将提取到的特征向量与事先存储在数据库中的人脸特征进行匹配，找到与之最相似的人脸特征。
5. 结果输出：根据匹配结果输出最终的识别结果，判断该人脸是否属于已知的身份。
二、应用场景人脸识别系统的解决方案可广泛应用于以下场景：1. 安防领域：用于视频监控中，实时对比和识别监控区域内的人脸，将异常人员和黑名单人员及时报警。
2. 身份识别：用于售票、通关、考勤等场景，实现快速准确的人员身份识别，提高办事效率。
3. 金融支付：通过人脸识别技术，实现无感支付，用户可以通过刷脸完成消费，提高用户支付的便捷性和安全性。
4. 智能门禁：替代传统的门禁卡和密码，通过人脸识别技术，实现更为安全和方便的门禁管理。
5. 公安犯罪侦查：通过人脸识别系统，辅助公安机关进行犯罪嫌疑人的追踪和查找，提高破案率。
三、优点人脸识别系统解决方案有以下几个优点：1. 高准确性：人脸识别技术在准确率方面已经达到了较高水平，可以快速准确地进行身份鉴别。
2. 非接触性：与传统的身份识别方式相比，人脸识别系统无需接触传感器，可以在更远的距离上进行识别，提高了用户的使用体验。
简述人脸识别系统的构成
简述人脸识别系统的构成
人脸识别系统主要由以下几个组成部分构成：
1. 人脸采集模块：通过摄像头等设备，实时采集人脸图像，并对图像进行预处理，如去噪、裁剪等，以提高后续处理的准确性。
2. 人脸检测与定位模块：对采集的图像进行处理，使用相关算法检测出图像中的人脸，并确定其位置和边界框。
常用的算法有Haar特征检测、Viola-Jones算法、深度学习算法等。
3. 人脸特征提取模块：根据检测到的人脸位置，从图像中提取出人脸的特征信息。
常用的特征提取算法有局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、深度学习算法等。
4. 特征匹配与识别模块：将提取到的人脸特征与事先建立的人脸库中的特征进行比对和匹配，确定输入图像中的人脸对应的身份信息。
常用的匹配算法有欧氏距离、余弦距离、支持向量机（SVM）、深度学习算法等。
5. 决策判定模块：根据匹配结果，进行决策判定，确定输入图像中的人脸是否匹配成功。
可以设置阈值，根据匹配得分或相似度来确定是否接受或拒绝识别。
6. 数据库管理模块：存储和管理人脸库中的人脸特征信息，包括新增、修改、删除和查询等功能。
7. 用户界面模块：提供一个用户友好的界面，用于人脸录入、人脸识别和相关配置等操作。
可以是一个软件应用程序、网页或嵌入式系统等形式。
需要注意的是，不同的人脸识别系统可能在实现细节、算法选择和设计原则上有所不同，但以上提到的组成部分是构建一个基本人脸识别系统所必要的要素。
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案引言人脸识别系统是一种基于人脸图像的生物识别技术，用于识别和验证个体的身份。
随着技术的不断发展，人脸识别系统在安全领域、消费电子产品和人机交互等方面得到了广泛应用。
本文将介绍人脸识别系统的工作原理、应用场景以及解决方案。
工作原理人脸识别系统的工作原理可以分为以下几个步骤：1.人脸检测：通过图像处理算法在图像中检测出人脸区域。
常用的人脸检测算法包括Viola-Jones算法、卷积神经网络等。
2.人脸对齐：将检测到的人脸图像进行标定、对齐，使得人脸图像具有相同的尺寸和位置。
常用的人脸对齐算法包括特征点对齐和基于模板的对齐。
3.特征提取：从对齐后的人脸图像中提取出具有辨识度的特征向量，常用的特征提取方法包括局部二值模式、主成分分析等。
4.特征匹配：将待匹配人脸的特征向量与已有的人脸特征进行比对，计算相似度得分。
常用的特征匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度等。
5.身份验证/识别：根据特征匹配的结果判断待匹配人脸的身份，进行身份验证或识别。
应用场景人脸识别系统在以下场景中得到了广泛应用：安全领域人脸识别系统可以通过比对人脸与数据库中存储的人脸特征来实现门禁系统的身份验证。
它可以用于办公楼、住宅小区等安全区域的身份识别，提高安全性并减少人力成本。
消费电子产品手机、平板电脑和笔记本电脑等消费电子产品越来越普及，人脸识别系统可以作为一种便捷的解锁方式。
用户只需通过摄像头进行简单的人脸扫描，就可以完成设备的解锁，提高用户体验。
人机交互人脸识别系统可以应用于人机交互，通过人脸识别来识别用户的情绪、性别、年龄等信息，从而提供更加个性化的服务。
例如，人脸识别系统可以根据用户的情绪调整音乐播放的节奏和风格，提供更好的音乐体验。
解决方案搭建一个高效可靠的人脸识别系统需要考虑以下几个方面：1. 算法选择根据不同的场景和应用需求，选择合适的人脸识别算法。
常用算法包括OpenCV、Dlib、Face++等，它们提供了丰富的人脸识别功能和API接口。
人脸识别系统的原理与应用
人脸识别系统的原理与应用人脸识别技术: 人脸识别系统的原理与应用随着科技的不断发展，人脸识别技术逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。
本文将介绍人脸识别系统的原理和应用，并探讨其在各个领域的潜在价值。
一、人脸识别系统的原理人脸识别系统的原理基于对人脸图像的分析和比对，通过计算机算法来识别和验证一个人的身份。
其主要包括以下几个步骤：1. 图像采集：人脸识别系统首先需要获取人脸图像，常见的方法包括摄像头录制、视频监控等。
这些图像将成为后续分析的基础。
2. 图像预处理：采集到的人脸图像需要经过预处理，包括图像去噪、灰度化、尺寸标准化等。
这些步骤旨在减少图像中的干扰信息，提高后续处理的准确性。
3. 人脸检测与定位：通过算法对预处理后的图像进行人脸检测与定位，确定人脸的位置和边界框。
常用的方法包括Haar特征分类器、卷积神经网络等。
4. 特征提取与编码：通过提取人脸图像中的特征点或特征描述符，将其转化为计算机可处理的数据。
常见的方法有主成分分析、局部二值模式等。
5. 特征匹配与比对：将提取到的特征与事先存储的人脸模板进行比对，通过计算相似度来判断是否匹配。
匹配算法常用的有欧氏距离、余弦距离等。
二、人脸识别技术的应用人脸识别技术在现实生活中有着广泛的应用，以下是几个重要领域的案例：1. 安全领域：人脸识别技术可以应用于安防系统中，通过与数据库中的人脸模板比对，实现门禁、闸机等设备的自动识别和进出控制。
此外，人脸识别还可以应用于公共场所的监控系统，帮助识别可疑人员和犯罪嫌疑人。
2. 营销领域：利用人脸识别技术可以对顾客进行性别、年龄、情绪等属性的识别，从而为商家提供更精准的个性化营销服务。
例如，在广告牌、商场等场所中展示与用户属性相关的广告内容，提高广告的效果和转化率。
3. 教育领域：人脸识别技术可以应用于学校的考勤系统，实现学生的自动签到签退，提高考勤的准确性和效率。
此外，在学生的机器学习过程中，人脸识别技术也可以用于情感识别和学习行为分析，帮助教师更好地理解学生，并进行个性化的教学。
人脸识别系统原理
人脸识别系统原理
人脸识别系统是一种通过计算机技术对人脸图像进行识别和验证的技术。
它可以应用于安防监控、门禁系统、手机解锁等领域，具有很高的实用价值。
那么，人脸识别系统的原理是什么呢？
首先，人脸识别系统的原理是基于人脸特征的提取和匹配。
在人脸识别系统中，首先需要对人脸图像进行采集和处理，提取出人脸的特征信息。
这些特征信息可以包括人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置和形状特征。
然后，通过对提取出的人脸特征进行匹配比对，来实现对人脸的识别和验证。
其次，人脸识别系统的原理是基于模式识别和机器学习算法。
在人脸识别系统中，需要使用模式识别和机器学习算法对提取出的人脸特征进行分析和处理，以实现对人脸图像的识别和验证。
这些算法可以包括人工神经网络、支持向量机、主成分分析等，通过对大量的人脸图像数据进行训练和学习，使得人脸识别系统能够不断提高对人脸图像的识别准确率和鲁棒性。
另外，人脸识别系统的原理还涉及到图像处理和计算机视觉技术。
在人脸识别系统中，需要对人脸图像进行预处理，包括去除噪
声、对图像进行归一化处理等，以提高人脸识别系统对人脸图像的
鲁棒性和可靠性。
同时，还需要借助计算机视觉技术对人脸图像进
行特征提取和分析，以实现对人脸的识别和验证。
总的来说，人脸识别系统的原理是基于人脸特征的提取和匹配，结合模式识别和机器学习算法，借助图像处理和计算机视觉技术，
实现对人脸图像的识别和验证。
随着人工智能和计算机技术的不断
发展，人脸识别系统的原理也在不断完善和提升，将为我们的生活
带来更多的便利和安全保障。
人脸识别系统文档
人脸识别系统文档概述：人脸识别系统是一种基于人脸特征进行身份认证的技术。
本文档将详细阐述人脸识别系统的原理、应用场景、系统组成以及其相关技术。
一、原理人脸识别系统的原理是通过对人脸图像进行匹配和比对来实现身份认证的过程。
它基于人脸图像中的特征点和特征向量，通过算法将人脸图像转换为数字化的人脸模板，然后将得到的人脸模板与事先建立的人脸数据库进行对比，最终确定人脸的身份。
二、应用场景人脸识别系统广泛应用于各个领域，以下是几个常见的应用场景：1. 安全领域在安全领域，人脸识别系统可以应用于门禁系统、边境口岸、机场安检等场所，通过判断识别的人脸与已知人脸的匹配度来实现身份认证，提高安全性和便利性。
2. 社交网络人脸识别系统在社交网络中可以用于人脸标识和人脸识别功能，帮助用户实现自动标记照片中的人物，并进行自动关联，提供更好的用户体验。
3. 金融行业在金融行业，人脸识别系统可以用于身份验证和反欺诈检测。
通过识别客户的人脸信息，可以确保操作的真实性，并降低欺诈风险，增强金融安全性。
4. 教育领域在教育领域，人脸识别系统可以应用于学生考勤管理、图书馆借阅管理等场景，提高工作效率和准确性。
三、系统组成人脸识别系统主要包括以下几个组成部分：1. 人脸采集模块人脸采集模块负责获取用户的人脸图像，可以通过摄像头、监控摄像头等设备进行采集。
采集的图像将作为后续处理的输入。
2. 人脸检测与标定模块人脸检测与标定模块通过算法自动检测输入图像中的人脸，并标定出人脸的关键特征点位置，如眼睛、嘴巴等。
3. 特征提取与建模模块特征提取与建模模块将标定后的人脸图像转换成数字化的人脸特征向量，通常使用主成分分析（PCA）等算法进行特征提取和降维处理，最终得到人脸模板。
4. 数据库管理模块数据库管理模块用于存储和管理已注册的人脸模板，以供后续的人脸比对和认证。
5. 人脸比对与识别模块人脸比对与识别模块通过将待认证的人脸模板与数据库中的人脸模板进行比对，判断其相似度，从而实现人脸的识别和认证。
人脸识别系统
人脸识别系统人脸识别技术是一种基于人脸图像特征进行身份识别的技术。
它通过图像采集、人脸检测、特征提取和匹配等步骤，对人脸进行自动识别和验证。
随着科技的进步，人脸识别系统在各个领域得到了广泛的应用，例如安防、金融、社交媒体等。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术主要基于人脸的独特性。
每个人的面部特征都是独一无二的，包括眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置、形状和轮廓等特征。
人脸识别系统通过采集人脸图像，提取出这些特征并进行模式匹配，从而辨识出人脸的身份信息。
二、人脸识别技术的应用1. 安防领域人脸识别系统广泛应用于安防领域，通过将人脸识别技术与监控摄像头相结合，可以实现自动识别进入区域的人员身份，提高安全性和效率。
例如，一些高安全性的场所如银行、机场等常常采用人脸识别技术，对出入人员进行身份核验，以防止非法入侵和犯罪活动。
2. 金融领域人脸识别技术在金融领域的应用也越来越广泛。
通过将人脸识别系统与银行的自助服务设备相结合，可以实现用户身份的自动认证，提高交易的便利性和安全性。
此外，人脸识别技术还可以用于金融机构的反欺诈工作，及时发现和阻止各类金融欺诈行为。
3. 社交媒体随着社交媒体的普及，人脸识别技术在社交媒体中的应用也逐渐增多。
一些社交媒体平台利用人脸识别技术，提供自动人脸标注、人脸搜索和人脸表情分析等功能，丰富了用户的社交体验。
用户可以通过人脸识别技术将自己的面孔与朋友进行关联，并实现自动识别和标注。
三、人脸识别技术面临的挑战虽然人脸识别技术在各个领域的应用前景广阔，但也面临一些挑战。
其中包括以下几个方面：1. 环境因素的影响光照、角度、遮挡等环境因素对人脸图像的采集和识别造成了很大的影响。
例如，在低光环境下或者人脸部分被遮挡时，人脸识别系统可能无法准确地提取人脸特征，从而影响系统的准确性和鲁棒性。
2. 隐私问题随着人脸识别技术的普及，一些隐私问题也逐渐浮出水面。
人们担心个人的面部特征可能被滥用或泄露，从而带来安全风险。
人脸识别系统面对的问题和解决方案
人脸识别系统在应用过程中可能会面临一些问题，以下是常见的问题和对应的解决方案：问题：1. 准确性问题：人脸识别系统可能受到光线、角度、遮挡等因素影响，导致识别准确率下降。
2. 隐私安全问题：人脸数据的泄露和滥用可能导致个人隐私泄露和安全风险。
3. 欺骗攻击问题：例如使用照片、视频等方式进行人脸欺骗，误导系统进行错误认证。
4. 速度和效率问题：高效率要求下，人脸识别系统需要在短时间内完成大量的识别任务。
5. 跨平台兼容问题：不同设备、系统之间的兼容性以及跨平台使用的问题。
解决方案：1. 多模态融合：结合人脸、声纹、指纹等多种生物特征进行识别，提高整体识别准确性。
2. 数据加密和安全传输：对人脸数据进行加密存储和传输，建立安全的数据管理机制。
3. 活体检测技术：引入活体检测技术，判断人脸是否为真实的活体，有效防止欺骗攻击。
4. 硬件优化和算法优化：优化人脸识别算法，提高识别速度和效率；同时结合硬件优化，提升系统整体性能。
5. 标准接口和协议：遵循标准的人脸识别接口和协议，确保系统在不同平台上的兼容性和稳定性。
进一步措施：1. 持续学习和优化：不断更新训练数据，优化算法，提高人脸识别系统的准确性和稳定性。
2. 强化隐私保护：设立严格的数据权限管理机制，保护用户人脸数据隐私，遵守相关法律法规。
3. 定期安全审查：定期对人脸识别系统进行安全审查和评估，发现潜在风险并及时解决。
4. 用户教育和意识提升：加强用户对人脸识别系统的正确使用和安全意识培训，防范安全风险。
通过以上解决方案和进一步措施，可以帮助解决人脸识别系统在实际应用中可能遇到的问题，提升系统的准确性、安全性和效率性。
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鉴别人的身份是一个非常困难的问题，传统的身份鉴别方法把这个问题转化为鉴别一些标识个人身份的事物，这包括两个方面：①身份标识物品，比如钥匙、证件、ATM 卡等；②身份标识知识，比如用户名和密码。
在一些安全性要求严格的系统中，可以将这两者结合起来，比如ATM 机要求用户同时提供ATM 卡和密码。
这些传统的身份鉴别方法存在明显的缺点：个人拥有的物品容易丢失或被伪造，个人的密码容易遗忘或记错。
更为严重的是这些系统无法区分真正的拥有者和取得身份标识物的冒充者，一旦他人获得了这些身份标识事物，就可以拥有相同针对这一情况，我们可以采取两种措施加以解决。
其一，研究新的适用于非完全正立人脸图像的特征检测方法并对人脸特征的提取作相应的调整,这种解决方法在文献[9]已有所尝试；其二，沿用现有的人脸识别系统，但在人脸图像送识别系统进行特征提取和识别之前（即在人脸检测和定位阶段），先进行人脸位置矫正的工作,这种方法在文献[10]中也已有所研究，并取得了较好的效果。
与传统的身份鉴定手段相比，基于人脸生物特征信息的身份鉴定技术具有以下优点：● 用户易接受：简单易用，对用户无特殊要求。
● 防伪性能好：不易伪造或被盗。
● “随身携带”：不用担心遗漏或丢失，随时随地可用。
除此之外，人脸识别技术还有主动性好，精确性高，性能/成本比高，自学习功能强等优点。
河北工程大学毕业论文鉴于人脸识别技术在个人身份鉴定方面的众多优点，这项技术可以在很多领域得到应用：● 国家安全领域。
协助公安，海关等国家安全机构加强对可疑人物、罪犯、恐怖分子的追踪、监控和识别。
● 公众安全领域。
加强交通管制；确认身份证、护照等证件的真伪；验证各类信用卡的持卡人身份。
●计算机交互领域。
根据计算机使用者人脸特征确定身份，提供个性化服务。
Face Pose Adjustment, Facial Feature Extraction , Human Face Recognition , 人脸识别技术在这些领域的充分利用，对于有效地鉴定个人的身份，防止犯罪和诈骗、提高办公效率、节约资源有着重大的社会和经济意义。
本章针对大部分人脸识别系统建模中存在的不足，将人脸位置矫正问题引入思考，并根据人脸图像特点设计实现了一种新的基于眼睛定位的人脸位置矫正算法。
（为方便叙述起见，我们称人脸在竖直平面内的倾斜角度为平面旋转角度，而称人脸在水平面内的倾斜角度为深度旋转角度。
本文中出现的人脸位置矫正说法都是针对平面旋转角度而言的。
）Neural Networks , Gray-scale Static Image , Vertical-complexity of Image 作为人类智能的重要体现和个人身份鉴定的重要手段，人脸识别技术具有广泛的应用前景，已成为一项热门研究课题。
人脸识别的关键技术之一就是人脸的检测定位。
在一个完整的人脸识别系统中，能否对人脸进行正确的检测定位将对整个人脸识别系统的性能优劣产生极其重要的影响，而影响人脸检测定位的一个重要因素就是人脸在图像中的姿势。
实际中，由于受到人的行为习惯，生理特征以及图像采集环境等诸多因素的影响，人脸在采集到的人脸图像中的姿势往往并不是完全正立的，而是在水平和竖直平面内都存在一定的倾斜角度（即深度旋转角度和平面旋转角度）。
但是大部分的人脸识别系统都是针对正立的正面人脸图像而设计的，没有考虑到人脸图像可能存在的倾斜问题，致使这些人脸识别系统从人脸倾斜的图像中提取的特征数据在一定程度上失效，并有可能进一步导致人脸识别系统在最终识别结果中产生误判。
1.2 国内外人脸识别系统的研究现状现在人脸识别技术已经应用在许多领域中，并起到了举足轻重的作用，人脸识别研究开始于1966 年PRI 的Bledsoe 的工作，经过三十多年的发展，人脸识别技术取得了长足的进步，现在就目前国内外的发展情况来进行展述。
河北工程大学毕业论文1.2.1 国外的发展概况见诸文献的机器自动人脸识别研究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作，1990 年日本研制的人像识别机，可在1秒钟内中从3500人中识别到你要找的人。
1993 年，美国国防部高级研究项目署(Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory)成立了Feret(Face Recognition Technology) 项目组，建立了feret 人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。
美国陆军实验室也是利用vc++开发，通过软件实现的，并且FAR 为49%。
在美国的进行的公开测试中，FAR，为53%。
美国国防部高级研究项目署，利用半自动和全自动算法。
这种算法需要人工或自动指出图像中人的两眼的中心坐标，然后进行识别。
在机场开展的测试中，系统发出的错误警报太多，国外的一些高校（卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）为首，麻省理工大学（Massachusetts Institute of Technology ）等，英国的雷丁大学（University of Reading））和公司（Visionics 公司Facelt 人脸识别系统、Viiage 的FaceFINDER 身份验证系统、Lau Tech 公司Hunter 系统、德国的BioID 系统等）的工程研究工作也主要放在公安、刑事方面，在考试验证系统的实现方面深入研究并不多。
1.2.2 国内的发展概况人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、计算机登录系统。
我国在这方面也取得了较好的成就，国家863项目“面像检测与识别核心技术”通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。
北京科瑞奇技术开发股份有限公司在2002年开发了一种人脸鉴别系统，对人脸图像进行处理，消除了照相机的影响，再对图像进行特征提取和识别。
这对于人脸鉴别特别有价值，因为人脸鉴别通常使用正面照，要鉴别的人脸图像是不同时期拍摄的，使用的照相机不一样。
系统可以接受时间间隔较长的照片，并能达到较高的识别率，在计算机中库藏2300人的正面照片，每人一张照片，使用相距1--7年、差别比较大的照片去查询，首选率可以达到50%，前20张输出照片中包含有与输入照片为同一人的照片的概率可达70% 。
2005年1月18日，由清华大学电子系人脸识别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家"十五"攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定。
鉴定委员会认为，该项技术处于国内领先水平和国际先进水平。
河北工程大学毕业论文 1.3 本论文的内容本文针对人脸图片的现状及发展趋势，在阅读了大量文献及资料的基础上，成功设计了一套用于人脸图片识别系统。
其重点在于液晶显示、存储器扩展的硬件电路设计上。
最终实现单片机利用串口对图像数据进行采集并进行储存；对输入的图像和系统中已存图像进行比对识别；系统中存有输入的图像则控制液晶显示此图像，否则蜂鸣器报警。
1.4 本文的任务1. 采用AT89C51 单片机进行硬件电路设计以及软件程序设计；2. 学会串口的使用，采用串口工具向存储器传送图片；3. 自行设计液晶显示电路，由单片机精确控制图像的显示或报警； 4. 减少冗余电路和接线，降低功耗，提高系统运行可靠性。
第2章2.1 系统硬件结构人脸图片识别总体方案设计系统的硬件结构如图2-1 所示是以单片机为核心的一套系统。
RXD PC 图片导入TXD LCD 显示模块复位电路晶振电路单片机报警电路存储器扩展电源电路图2-1 河北工程大学毕业论文单片机又称单片微控制器,它不是完成某一个逻辑功能的芯片,而是把一个计算机系统集成到一个芯片上。
概括的讲：一块芯片就成了一台计算机。
它的体积小、质量轻、价格便宜、为学习、应用和开发提供了便利条件。
同时，学习使用单片机了解计算机原理与结构的最佳选择。
可以说，二十世纪跨越了三个“电”的时代，即电气时代、电子时代和现已进入的电脑时代。
不过，这种电脑，通常是指个人计算机，简称PC 机。
它由主机、键盘、显示器等组成（如图1 所示）。
还有一类计算机，大多数人却不怎么熟悉。
这种计算机就是把智能赋予各种机械的单片机（亦称微控制器，如图 2 所示）。
顾名思义，这种计算机的最小系统只用了一片集成电路，即可进行简单运算和控制。
因为它体积小，通常都藏在被控机械的“肚子”里。
它在整个装置中，起着有如人类头脑的作用，它出了毛病，整个装置就瘫痪了。
现在，这种单片机的使用领域已十分广泛，如智能仪表、实时工控、通讯设备、导航系统、家用电器等。
各种产品一旦用上了单片机，就能起到使产品升级换代的功效，常在产品名称前冠以形容词——“智能型”，如智能型洗衣机等。
现在有些工厂的技术人员或其它业余电子开发者搞出来的某些产品，不是电路太复杂，就是功能太简单且极易被仿制。
第3章 3. 1 硬件设计基本流程系统硬件部分的设计与实现我们知道，硬件（HardWare）是区别于软件（SoftWare）来说的，是控制逻辑的具体执行和实现部分，它可以用来控制一些可执行器件、机构和设备，自己就也可以实现很多功能，在人类创造过程中是处于底层的部分，是实现创造的根本基础之一。
硬件电路包含的内容很广，例如，硬件电路可以有微处理器电路、LCD 液晶显示电路、键盘电路、模拟量输入电路、开关量输入输出电路、总线河北工程大学毕业论文通讯接口电路、实时时钟电路等等。
总的来说，应该包括电子元件（如芯片、电阻、电容等）、接插件（接头，卡头，连接件等）、电路板及其它相关外部设备（电源、电机等）。
所以我们的实验也将围绕功能\方案——电路原理图——印刷电路板这样一个流程展开。
当我们有了模拟电路、数字电路、微机原理的基础之后，我们就可以开始硬件电路的历程。
任何一个硬件设计都需要一个开始和完善的过程，核心在于“设计” 。
在这里我们将着重讲解基于单片机的硬件设计流程。
其他的设计都十分类似，一个设计是否成功，重要的在于对它的每一个环节的把握上。
要进行以单片机为核心的数字电路设计与制作，一般来说要按照如图3-1 流程进行：2.2 单片机的发展概况及其选择3-1 图硬件设计流程随着电子技术、微电子技术的飞速发展，微型计算机发展很快，单片机作为计算机的一个独特的分支，它是在一块芯片上集成了多种功能部件所构成的一台完整的、具有一定功能的单片微型计算机。
它打破了典型微型计算机按逻辑功能划分芯片结构的传统概念，以其体积小，功能强，性能价格比高等优点广泛应用于诸多领域，如工业控制系统、智能化仪表、数据采集系统等，单片机技术的开发和应用水平己逐渐成为一个国家工业发展水平的标志之一。