XsMax小米8人脸解锁不灵敏敏,录好几遍才成功,然后又解不开锁

原标题:一文带你了解人脸识别算法演化史!

本文为人脸识别算法系列专题的综述文章,人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题,大量的研究论文层出不穷,文中我们将为大家总结近些年出现的具有代表性的人脸识别算法。

人脸识别的目标是确定一张人脸图像的身份,即这个人是谁,这是机器学习和模式识别中的分类问题。它主要应用在身份识别和身份验证中。其中身份识别包括失踪人口和嫌疑人追踪、智能交互场景中识别用户身份等场景;而身份验证包括身份证等证件查询、出入考勤查验、身份验证解锁、支付等场景,应用场景丰富。就在前不久,北京多家医院借助“黑科技”人脸识别技术阻击“熟脸”的号贩子,降低其挂号率;目前人脸识别还用到了治理闯红灯问题。

人脸识别算法主要包含三个模块:

人脸检测用于确定人脸在图像中的大小和位置,即解决“人脸在哪里”的问题,把真正的人脸区域从图像中裁剪出来,便于后续的人脸特征分析和识别。下图是对一张图像的人脸检测结果:

摄于2014年,是当时世界上人数最多的自拍合影

同一个人在不同的图像序列中可能呈现出不同的姿态和表情,这种情况是不利于人脸识别的。所以有必要将人脸图像都变换到一个统一的角度和姿态,这就是人脸对齐。它的原理是找到人脸的若干个关键点(基准点,如眼角,鼻尖,嘴角等),然后利用这些对应的关键点通过相似变换(Similarity Transform,旋转、缩放和平移)将人脸尽可能变换到标准人脸。下图是一个典型的人脸图像对齐过程:

第三个模块是本文重点要讲的人脸识别算法,它接受的输入是标准化的人脸图像,通过特征建模得到向量化的人脸特征,最后通过分类器判别得到识别的结果。这里的关键是怎样得到对不同人脸有区分度的特征,通常我们在识别一个人时会看它的眉形、脸轮廓、鼻子形状、眼睛的类型等,人脸识别算法引擎要通过练习(训练)得到类似这样的有区分度的特征。本系列文章主要围绕人脸识别中的人脸特征表征进行展开,人脸检测和人脸对齐方法会在其它专题系列文章中进行介绍。

人脸识别算法的三个阶段

人脸识别算法经历了早期算法,人工特征+分类器,深度学习3个阶段。目前深度学习算法是主流,极大的提高了人脸识别的精度,推动这一技术真正走向实用,涌现了如Face++、商汤之类的公司。

早期的算法有基于几何特征的算法,基于模板匹配的算法,子空间算法等多种类型。子空间算法将人脸图像当成一个高维的向量,将向量投影到低维空间中,投影之后得到的低维向量达到对不同的人具有良好的区分度。

子空间算法的典型代表是PCA(主成分分析,也称为特征脸EigenFace)[1]和LDA(线性判别分析,FisherFace)[2]。PCA的核心思想是在进行投影之后尽量多的保留原始数据的主要信息,降低数据的冗余信息,以利于后续的识别。LDA的核心思想是最大化类间差异,最小化类内差异,即保证同一个人的不同人脸图像在投影之后聚集在一起,不同人的人脸图像在投影之后被用一个大的间距分开。PCA和LDA最后都归结于求解矩阵的特征值和特征向量,这有成熟的数值算法可以实现。

PCA和LDA都是线性降维技术,但人脸在高维空间中的分布显然是非线性的,因此可以使用非线性降维算法,典型的代表是流形学习[3]和核(kernel)技术。流形学习假设向量点在高维空间中的分布具有某些几何形状,然后在保持这些几何形状约束的前提下将向量投影到低维空间中,这种投影是通过非线性变换完成的。下面是用流形学习进行非线性降维的一个例子:

在这张图中,左边是三维空间中卷曲的一张曲面,不同的颜色代表不同类型的样本,右侧是将这个曲面投影到二维平面后的结果。投影之后各类样本的相对位置关系得到了保留。

核PCA[22]与核LDA[23]作为使用核技术的非线性降维方法,在人脸识别问题上也取得了比线性降维方法更好的结果。

独立成分分析ICA[4]也被用于人脸识别,取得了比PCA更好的效果。前面介绍的这些算法严重依赖训练集和测试集场景,且对光照、人脸的表情、姿态敏感,泛化能力不足,不具有太多的实用价值。

隐马尔科夫模型(HMM)也被用于人脸识别问题[5],和前面这些算法相比,它对光照变化、表情和姿态的变化更鲁棒。另外,卷积神经网络在早期也已经由研究人员被用于人脸识别问题[6]We use a database of 400 images of 40 individuals!!!当时如果研究人员用更多数据的话是不是会大不同呢?)。

第二阶段的人脸识别算法普遍采用了人工特征 + 分类器的思路。分类器有成熟的方案,如神经网络,支持向量机[7],贝叶斯[8]等。这里的关键是人工特征的设计,它要能有效的区分不同的人。

描述图像的很多特征都先后被用于人脸识别问题,包括HOG、SIFT、Gabor、LBP等。它们中的典型代表是LBP(局部二值模式)特征[9],这种特征简单却有效。LBP特征计算起来非常简单,部分解决了光照敏感问题,但还是存在姿态和表情的问题。

联合贝叶斯是对贝叶斯人脸的改进方法[8],选用LBP和LE作为基础特征,将人脸图像的差异表示为相同人因姿态、表情等导致的差异以及不同人间的差异两个因素,用潜在变量组成的协方差,建立两张人脸的关联。文章的创新点在于将两个人脸表示进行联合建模,在人脸联合建模的时候,又使用了人脸的先验知识,将两张人脸的建模问题变为单张人脸图片的统计计算,更好的验证人脸的相关性,该方法在LFW上取得了92.4%的准确率。

Pattern,局部二值特征)为例子,论述了高维特征和验证性能存在着正相关的关系,即人脸维度越高,验证的准确度就越高。

文中最好的方法在LFW上的精度达到了95.17%,这在当时受到了很大关注,大有成为人脸识别领域新灯塔的迹象,为后续研究者指明未来研究的方向(只可惜好景不长...)。

第三个阶段是基于深度学习的方法,自2012年深度学习在ILSVRC-2012大放异彩后,很多研究者都在尝试将其应用在自己的方向,这极大的推动了深度学习的发展。卷积神经网络在图像分类中显示出了巨大的威力,通过学习得到的卷积核明显优于人工设计的特征+分类器的方案。在人脸识别的研究者利用卷积神经网络(CNN)对海量的人脸图片进行学习,然后对输入图像提取出对区分不同人的脸有用的特征向量,替代人工设计的特征。

在前期,研究人员在网络结构、输入数据的设计等方面尝试了各种方案,然后送入卷积神经网络进行经典的目标分类模型训练;在后期,主要的改进集中在损失函数上,即迫使卷积网络学习得到对分辨不同的人更有效的特征,这时候人脸识别领域彻底被深度学习改造了!

DeepFace[11]是CVPR2014上由Facebook提出的方法,是深度卷积神经网络在人脸识别领域的奠基之作,文中使用了3D模型来做人脸对齐任务,深度卷积神经网络针对对齐后的人脸Patch进行多类的分类学习,使用的是经典的交叉熵损失函数(Softmax)进行问题优化,最后通过特征嵌入(Feature Embedding)得到固定长度的人脸特征向量。Backbone网络使用了多层局部卷积结构(Local Convolution),原因是希望网络的不同卷积核能学习人脸不同区域的特征,但会导致参数量增大,要求数据量很大,回过头去看该策略并不是十分必要。

DeepFace在LFW上取得了97.35%的准确率,已经接近了人类的水平。相比于1997年那篇基于卷积神经网络的40个人400张图的数据规模,Facebook搜集了4000个人400万张图片进行模型训练,也许我们能得出一个结论:大数据取得了成功!

之后Google推出FaceNet[15],使用三元组损失函数(Triplet Loss)代替常用的Softmax交叉熵损失函数,在一个超球空间上进行优化使类内距离更紧凑,类间距离更远,最后得到了一个紧凑的128维人脸特征,其网络使用GoogLeNet的Inception模型,模型参数量较小,精度更高,在LFW上取得了99.63%的准确率,这种损失函数的思想也可以追溯到早期的LDA算法。

Features,是学习到的人脸特征表示,并使用Multi-patch分别训练模型最后组合成高维特征,人脸验证阶段使用联合贝叶斯的方法;通过学习一个多类(10000类,每个类大约有20个实例)人脸识别任务来学习特征,文中指出,随着训练时要预测的人脸类越多,DeepID的泛化能力就越强。

DeepID2[13]在DeepID1的基础上对损失函数部分做了改进,在原有Identification Loss基础上,增加了Verification Loss,其中Verification主要是增加类内的紧致度,而Identification是反应类间的变化。 通过提升类间差距,降低类内差距,是训练出来的特征更加适合类似人脸识别的任务。这一思想同样源于早期的LDA算法。

DeepID3[14] 提出了用于人脸识别的两个非常深的神经网络结构(基于VGG和GoogleNet),但识别结果与DeepID2一样,或许当有更多的训练数据时,能够提高性能,需要进一步研究。

当前人脸识别任务主要是应用在开集识别的情况下,这就需要学习出来的人脸特征有好的泛化能力,而Softmax损失函数本身是用于解决多分类的问题,并没有针对隐含特征层去优化,往往直接训练出来的特征并不具有好的泛化能力。Contrastive Loss和Triplet Loss虽然优化目标很明确很合理,但是需要研发人员具有丰富的数据工程经验(比如OHEM-困难样本挖掘)。 能不能有一种端到端的解决方案呢?ECCV2016一篇文章提出了权衡的解决方案。通过添加Center-Loss[16]对特征层进行优化并结合Softmax就能够训练出拥有内聚性良好的特征。该特点在人脸识别上尤为重要,从而使得在很少的数据情况下训练出来的模型也能有不俗的性能。

Center-Loss在Softmax的基础上加入了一个维持类别中心的损失函数,并能使特征向所属类别中心聚拢,从而使达到了和Triple Loss类似的效果。

L-Softmax[17]是ICML2016的一篇文章提出的,对Softmax做了改进,在网络设计上将最后一层分类层的偏置项去掉(这一做法在后续的人脸识别损失函数改进中都得到了使用),直接优化特征和分类器的余弦角度,通过人为设定增加了一个角度(Margin)增加了模型的学习难度,借用SVM的思想来理解的话,如果原来的Softmax loss是只要支持向量和分类面的距离大于h就算分类效果比较好了,那么L-Softmax就是需要距离达到mh(m是正整数)才算分类效果达到预期。通过这种方式最终使类间距离增大,类内样本更紧凑。

SphereFace[18]提出了A-Softmax,针对L-Softmax做了微小的改进,归一化了权重,可以看成在一个超球面的流形上对样本进行分类判别。

以上的几种方法都没有对嵌入的特征层进行归一化,所以不能看作严格意义上的针对角度的优化。L2-Softmax[19],将特征向量做了L2归一化,这样做的好处是范数小的特征算出来的梯度会更大;而范数小的特征一般对应的是质量较差的图片。因此,某种程度上特征归一化起到类似于难例挖掘的作用。然而对特征层强行进行L2的约束会导致分类空间太小,导致模型训练困难,Loss值难以下降分类效果不佳。在实际的模型训练中为了便于模型优化作者加入尺度缩放因子将分类的超球空间放大。如下图所示,上边一行的Feature

ArcFace可以看做是针对AM-Softmax的改进版本,直接针对角度去加Margin(红线标记的部分),这样做的好处是角度距离比余弦距离在对角度的影响更加直接。ArcFace同时对特征和权重归一化,参考L2-Softmax加入了固定的特征尺度因子S。通过针对性的对网络结构做了改进以及对MegaFace数据集的清洗,作者跑出了令人兴奋的指标。

}

原标题:小米 8 透明探索版带来了三点进化,但不是所有人都会兴奋 | 验货

新酷潮品极速开箱,真机上手一验便知,解疑释惑你问我答。

从今年开始,换色似乎就成了手机厂商们的新玩法。

不再满足于手机三原色的他们,打算推出多一些特别的新配色、限量版来吸引用户的注意。

之前,热爱把弄手机配色的 OPPO 推出过用红蓝渐变配色的星云版 R15,小米和一加也推出过与动画、电影合作的限量款。

而在自家 8 周年纪念之际,小米推出了小米 8 透明探索版。透明机背再加上「装饰主板」的设计,让用户抛开配色的阻挠,直接探索手机体验的核心。

现在,这款在发布会上就已经透露过更先进的「小米 8 透明探索版」终于在 7 月 30 日晚上正式发售。

从包装盒来看,小米 8 透明探索版的包装盒明显更大。

基本上呈一个正方形,黑色打底,金色的数字「8」印在盒子的正中。

去下外层纸盒之后里面更是有不少巧思,内盒被一块透明亚克力材质的盒子包住,和纵向取下外纸盒相反,这层亚力克包装需要横向把内盒推出。

小米 8 透明探索版背部朝上静静的待在盒子正中。

最显眼的自然就是通过背部的透明后盖,能够看到里面电路板的部分。

小米 8 透明探索版在设计方面显然花了更多的心思,整个机身围绕了透明、黑、红三个基色进行设计,比如在摄像头周围就有红色线圈装饰。

电池上面也覆盖了一层碳纤维纹理的膜,在观感上会更好看。

底部的 PC 材质板子和顶部的电路板一样做了艺术化处理,并不是完全真实的样子。

红色还体现在了按键上,小米 8 透明探索版的电源键同样也是红色的,和机身形成了撞色设计。

底部的 USB Type C 接口也采用了红色元素,这是机身上第三个红色元素点缀。

探索版究竟探索了哪里?

小米 8 透明探索版拿在手上的感觉和小米 8 是完全一致的,两者重量相若,最大的区别集中在了三点上:

透明后盖、3D 结构光人脸识别、屏下指纹

首先说透明外壳的视觉观感,背壳虽然是透明的,但是并不像我们常见的玻璃那么通透,实际上反光比较明显,有明显的镜面感。

第二点是新增了3D 结构光人脸识别,所以在正面「刘海」部分加入了 ToF 距离感应器、泛光照明元件和点阵投影器。

由于小米 8 标准版已经在「刘海」预留了不少空间,所以透明探索版和标准版在「刘海」宽度上是一致的。

实际体验的时候,3D 人脸的录入速度非常快,正面录入之后左右扭一扭头,再抬一下头就录入 OK 了。录入时也不需要很好的光线环境。

Face ID 的解锁速度也令人满意,戴着眼镜还是摘掉眼镜对解锁速度和识别率都完全没有影响。左右 60° 大侧脸情况也能快速解锁。

当然和 iPhone X 一样,闭着眼睛不行。

第三点是新增屏下指纹识别技术,供应商来自我们熟悉的新思科技和汇顶科技。

屏下指纹录入速度比传统的实体指纹录入慢一些,按压的步骤也更多一些,小米8透明探索版在屏下指纹识别的部分增加了压力传感器,无论是录入指纹还是解锁时都需要稍微用力按压。

由于屏下指纹可以识别的区域较小,当我第一次录入指纹时虽然显示很成功,但实际解锁时失败率还是要显著高于成熟的实体指纹解锁,当我再次添加同一根手指的指纹之后,成功率有了明显上升。

很多人关心屏下指纹解锁速度,目前已经成熟应用的指纹解锁给人的感觉是不需要反应时间的,快速按一下马上就能解锁,但屏下指纹目前还做不到这点,有明显可感知的延迟,要在解锁的区域停顿一下。

主要配置方面和小米 8 标准版没有太大区别。搭载 6.21 英寸三星 AMOLED 屏幕,2248 x 1080 分辨率,402 PPI,支持 DCI-P3 色域和阳光屏,最大亮度 600 nits,具体的观感体验可以回顾爱范儿对 小米 8 标准版的评测,两者是完全一致的。

处理器配备了高通骁龙 845,不过要注意的是小米 8 透明探索版只有 8 GB+128 GB 这一个配置版本。AI 感光双摄,都是 1200 万像素,光圈 f/1.8,和标准版小米 8 相比也没有任何变化,拍照样张同样可以参考爱范儿之前的评测。

作为爱范儿全新的轻评测栏目,「验货」栏目重在分享我们对产品的初步感受。为求全面,我们特别加入了 TA 们说环节,邀请大众用户谈谈他们对产品的第一印象。

对这个手机的第一印象怎么样?

第一印象:后背感觉后背没有宣传照上好看,有点反光,看不太清里面,让人有点捉急。虽然可以悄悄当做镜子使,不过整体感觉还是比较硬核,不太像女生或精致 boy 会买的手机。

有什么比较在意的特点吗?

第二印象:屏下指纹的交互感觉还不错,速度也比较快。

你对小米 8 探索版的透明后盖怎么看?

这就是男同事们在朋友圈里晒的探索版?果然,我和他们不是一路人,完全兴奋不起来。我见过很多手表把后盖做成透明的,可以看到里面机械,看起来就很酷。但是手机后盖做成透明的看不出来哪里酷诶。而且后盖有些反光,还有指纹,要想看清后盖里的那些零件好费劲哦。

那对于新增的 3D 结构光和屏下指纹又有什么看法呢?

然后试了一下面部解锁和指纹解锁,面部解锁就还好,感觉挺快的。

但是屏下指纹识别的体验就不太好了,这是我第一次尝试屏下指纹。首先是录入指纹,录入时手机给我的反馈不是很好,我觉得它分常让人琢磨不透,明明已经用力按压了,最用力的那个部位,它反而就是录入得比较吃力。

一共按了有十几次吧,终于成功了。

有哪些觉得体验比较一般的地方?

用屏下指纹解锁的时候,有两个问题。第一是误触,在一整块屏幕上找准那个亮光的小圆点,我感觉挺容易按歪的。然后力度也要控制,如果太轻的话,解锁也会失败。

还有一个问题,如果使用屏下指纹,我必须先看到屏幕上那个触碰的标记,也就是我必须要先看到它,我现在用的是 iPhone7 ,可以用触感找到 home 键,我在口袋里就可以解锁。所以我觉得屏下指纹还不太好用。

至于拍照嘛,我现在很少发自拍了,连体验都没有体验。

Q:所以到底是不是贴纸?

A:当然并不是贴纸这么简单,实际上官方把这部分定义成「装饰主板」,也就是说,这部分采用了和主板几乎相同的工艺流程打造,上面的电容小部件全都是真的(当然 CPU 不是),但是并不会发挥真正的功能作用。

Q:那这块电路板的布局是和主板一样的吗?

A:这部分内部结构由于透明后盖的存在,实际上更多的承担了外部外观的功能,所以小米在布局上也做了一定的优化,尽管与实际位置相去不远,但并不是重合的。

Q:Face ID 是不是只能解锁不能支付?

A:目前 Face ID 功能只支持解锁和米萌(类似 Anmoji)。

Q:屏下指纹,对比vivo,感觉有区别吗?

A:对比 vivo 暂时不好说哪个更好,官方给出的数据是比 vivo 更快的,而且支持压感,个人使用感觉比非屏下指纹依旧有明显可感知的延迟,但还处在能接受的范围。

A:小米 8 和小米 8 透明探索版都没有防水功能。

Q:屏下指纹采用的哪家供应商?

A:新思和汇顶两家都有。

}

手机市场趋于饱和,要想说服人们换新手机,一定是有让人无可拒绝的魅力才行,其中颜值当然是其中最重要的。

目前大家普遍认可的是,正面屏占比越高,越接近百分之百全面屏,你的手机的颜值就更高。各种各样的手机渲染图,概念图里面,我们都能看到这种人们想象出来的样子。

本来我还觉得这种样子是不可能实现的,但是厂商们并没有放弃,一直在向这个方向努力,我们可以想想以前的iPhone,和其他的手机。

当年是有大额头大下巴,上面放的东西分别是各种前置镜头,下半部分则是各种实体按键。这些年,不论是谷歌也好,还是苹果也好,都已经去掉了前面的实体按键变成了虚拟按键。

其他一些厂商也在把边框越做越窄。我们正在向当年那个概念机型的样子进军,而且越来越接近。但是当我们快要到达的时候,却发现一个谁也无法解决的问题,就是前置摄像头。

几乎每个人都喜欢自拍,没有办法。接下来这道难题就变成了如何变全面屏,然后从如何变全屏变成了如何隐藏前置摄像头。接下来咱们就看看近期手机厂商们想的这几种办法,大家来选一下,你觉得哪一种方式更好。

首先就是最近大家最熟悉的以OPPO Find X和vivo NEX两家组成的电动升降式摄像头。

这两种方式是把摄像头做成了隐藏升降式结构,调用的时候摄像头弹起来。

第二种是刚刚已经曝光的,但是还没有上市的就是小米MIX3和荣耀Magic2,这两个方式有点像十几年前的滑盖手机。都说时尚是个圈啊。

他们是把摄像头整个放在了后面的组件当中,通过手动滑推出摄像头。

第三种方式,是机械结构的,以前有手机曾经采用过。比如当初的OPPO N3,当然那款产品并不是全面屏的机器。但是这个经验也许后续有机型可以借鉴。

最后一种方式就是近期刚刚曝光的双屏幕手机。这种方式其实是和原来的手机思路是一样的,就是摄像头和一块小的屏幕在同一侧,这样的话这个摄像头是既作为主摄像头,又作为前置摄像头。

而背面的屏幕则是作为主要的操作界面,这个产品之前曾经有过:魅族的Pro 7。不过那款产品确实不算成功,不知道在全面屏时代,你是否觉得这种方式是可以的。

差不多也就这几种了,当然我们未来也许能实现这样一种操作,比如说屏幕下摄像头,就像咱们这两年已经实现了屏下指纹一样。不过屏幕下的摄像头你仔细你只要粗略一想就会觉得很困难。

因为这个摄像头前面的镜头是需要高透光才可以,但你一旦放了显示面板的话,透光必然受到严重影响,所以这和目前的屏下指纹相比还是有一些难度的。

原文标题:百分之百全面屏的这几种方式,哪种你更喜欢?

文章出处:【微信号:kejimx,微信公众号:科技美学】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

透光式测速传感器由带孔或缺口的回盘、光源和光电管组成。圆盘随被测轴旋转时,光线只能通过因孔或缺口照射....

电涡流传感器系统广泛应用于电力、石油、化工、冶金等行业和一些科研单位。对汽轮机、水轮机、鼓风机、压缩....

在生产生活中有很多有旋转功能的仪器,我们都需要对它们的转速进行不间断的测量,这样才能确保这个仪器能够....

本文主要介绍了光纤传感器的四个应用领域。光纤传感器由于其抗高温能力、多通络、分布式的感应能力,以及只....

本文主要介绍了光纤传感器的分类。用光纤作为探头,接收由被测对象辐射的光或被其反射、散射的光。其典型例....

光纤传感器是一种将被测对象的状态转变为可测的光信号的传感器。光纤传感器的工作原理是将光源入射的光束经....

光纤传感器的基本结构由光源、传输光纤和光检测部分组成。考虑到光纤传输已经很简单,通常一套完整的光纤传....

本文主要介绍了电涡流传感器工作原理。当接通传感器系统电源时,在前置器内会产生一个高频信号,该信号通过....

富士X-T3拥有2610万有效像素,是一款采用APS-C画幅传感器的无反相机。X-T3采用了最新的2....

视频向我们清晰展现了红米Note 6 Pro的相关特性,6.26英寸刘海屏,宽高比为19:9,FHD....

背面上半部分正中央是后置摄像头区域,三个摄像头与一个闪光灯呈双排分布。也就是说,华为Mate 20 ....

“目前中国快递业有超过1000个分拨中心,18万个网点,摄像头100多万个。”菜鸟仓运配技术负责人李....

中国农业科学院智慧农业首席科学家吴文斌研究员告诉记者,目前农业已经进入到了4.0时代,“天空地”一体....

我们往往听到这样的回答:       “这个校准的过程是手动的(类似手机上的传感器校准),把模块水平放置(...

我希望通过一块飞思卡尔的16位XS128单片机的SPI模块来读取ADIS16362的数据,但是现在遇到了一点问题,怎么尝试都没有数...

使用624放大器时,设置500倍,使用程控电源同时给16路放大器输入10mv,输出仅4伏,跟通道数量有相关,连接传感器,放大正常,可能...

数据显示10GB版的OPPO Find X它的跑分为271362分,优化能力有待加强,根据安兔兔早前....

无人驾驶汽车是一种智能汽车,通过车载传感系统感知道路环境、并自行规划行驶路线抵达预设目的地。车载传感....

目前传感器大厂所主推的方案,除了单颗传感器之外,最常见的就是模组化的感测系统,透过模组化的方式,将多....

9月26日也就是昨天,OPPO旗下的Find X它的工信部官网信息得到了更新,此次的更新信息很是吓人....

通过先进的通信功能和智能传感器,物联网技术尤其为汽车行业和联网汽车的发展铺平了道路。

“在‘金叉指’电极上,滴上我们的‘特殊材料’,等干燥后,这种气体传感器就可以灵敏地检测出含有丙酮的空....

近日,在中国广州举办的“北京·埃森焊接与切割”展览盛会上,一家中国企业展示了由其自主研发的智能焊缝视....

据9月26日发表在《神经科学杂志》上的最新研究表明,美国西北大学的科学家解开了大脑控制语音产生的秘密....

来自宾夕法尼亚大学,纽约大学和美国陆军研究实验室的研究人员开发了一种控制无人机的凝视驱动方法。

你好PSoC社区, 首先,感谢社会各界所能提供的任何帮助。 我们正在寻找建立一个基本的无线倾斜传感器系统。本质上,我们有一...

基于独立成分分析(ICA)和完全总体经验模态分解(CEEMD)方法,从人脸视频中提取脉搏波,进行心率....

温湿度传感器是一种信息检测装置,可以将感受到的测量信息按照一定规律转换为电信号或其他信号所需形式输出....

据麦姆斯咨询报道,近期圣路易斯华盛顿大学的研究人员开发出了一种可以记录环境数据的微型无线光子传感器。

将环氧树脂混合物小心地倾析在PDMS微块周围的CMOS芯片表面和接触垫上。在最高温度60°C过夜固化....

作为人类获取信息的工具,传感器是现代信息技术的重要组成部分。传统意义上的传感器输出的多是模拟量信号,....

本文档的主要内容详细介绍的是MQ-2烟雾传感器的测试和使用手册及使用51单片机的模拟量测试和TTL输....

自动驾驶汽车首先必须能够准确地评估周边环境,比如,高级驾驶辅助系统(ADAS)中的高精度传感器,这些....

温湿度传感器是发觉和传递棚内空气温度和湿度的电子工具。我们知道,多数棚内植物发生疾病的最大障碍就是温....

通常购买温湿度传感器的时候,没有标定设备无法知道性能的好坏,现在教你几种方法进行温湿度传感器性能判断....

关注我们,关注更多行业资讯!华为荣耀Magic2这款荣耀magic2最大的亮点也就是采用了滑盖式手动....

今天为大家介绍一项国家发明授权专利——压力分布传感器标定测量装置。该专利由安徽埃力智能科技有限公司申....

发动机各种温度指标是发动机控制决策的重要参考依据,温度的变化会影响空气的密度、燃油的雾化效果、润滑系....

如今,高级驾驶辅助系统(ADAS)中的高精度传感器正为拯救道路上的生命提供安全保障。这些高精度传感器....

华为公司董事、高级副总裁陈黎芳近日在华为新员工座谈会上讲话说到:“我们要正视美国的强大,看到差距,坚....

光电式液位传感器可用于检测任何的液体,大类可以分为水、油、酒等。 水包括净水污水、以及其他与水的混合....

从原理上来讲,没有哪个传感器是完美的,比方说机器人面前是一块完全透明的玻璃,那么采用红外、激光雷达或....

针对温室农业控制的需要,开发了温室无线智能控制终端。该系统基于ZigBee 无线网络,以Jennic....

文档内传感器的品种齐全,喜欢自己动手的就下载来看看吧 ...

近年来,随着多旋翼消费级无人机市场的飞速增长,其相关技术也正在发生日新月异的变革,以往多用于特种行业....

能节省多少呢?在调整产品生产组合后,该工厂在第三年的能耗减少了12%,在第四年则减少了10%。施耐德....

新一代信息技术正加速创新融合发展,传感器作为广泛的系统前端感知器件,正大力推动着传统产业的转型升级和....

关注我们,关注更多行业资讯! 自从十多年前发端以来,智能手机市场一直经历着蓬勃发展的阶段,尽管到....

而虹膜解锁或面部识别的解锁方式,必然会使用到前置的摄像头和红外传感器等器件,正因为这个原因,所以才出....

视觉解决方案展区:来到性能卓越的3D视觉展台,将机器人、AGV、机械手带入3D视界。目标物定位、避障....

将拆开外壳的 iPhone XS 和 iPhone X 并排放置,内部结构非常相似,其中组件排列位置....

从基于传感器的设计到功率放大器,电子工业的许多应用都周期性地面临着产生负电压轨的要求。虽然已使用的许....

得益于强劲的 Adreno? GPU,OPPO 从交互到性能全方位地优化游戏场景表现,目前已有十余款....

DRV5056是一款线性霍尔效应传感器,可按比例响应磁南极的磁通密度。该器件可用于各种应用中的精确定位传感。 具有单极磁响应,模拟输出在没有磁场时驱动0.6 V,在应用南磁极时增加。该响应最大化了感应一个磁极的应用中的输出动态范围。四种灵敏度选项可根据所需的感应范围进一步最大化输出摆幅。 该器件采用3.3 V或5 V电源供电。检测垂直于封装顶部的磁通量,并且两个封装选项提供不同的感测方向。 该器件采用比率式架构,可在外部时最小化V CC 容差的误差模数转换器(ADC)使用相同的V CC 作为参考。此外,该器件还具有magnettemperature补偿功能,可抵消磁体在-40°C至+ 125°C宽温度范围内的线性性能漂移情况。 特性

HDC2080器件是一款集成的湿度和温度传感器,可在小型DFN封装中以极低的功耗提供高精度测量。电容式传感器包括新的集成数字功能和加热元件,以消散冷凝和水分。 HDC2080数字功能包括可编程中断阈值,可提供警报和系统唤醒,无需微控制器连续监控系统。与可编程采样间隔,低功耗和1.8V电源电压相结合,HDC2080是专为电池供电系统而设计。 HDC2080为各种环境监测和物联网(IoT)应用提供高精度测量功能,如智能恒温器和智能家居助手。对于印刷电路板(PCB)区域至关重要的设计,可通过HDC2010获得较小的CSP封装选项,并与HDC2080完全兼容。 对于具有严格功率预算限制的应用,自动测量模式使HDC2080能够自动启动温度和湿度测量。此功能允许用户将微控制器配置为深度睡眠模式,因为HDC2080不再依赖于微控制器来启动测量。 HDC2080中的可编程温度和湿度阈值允许器件发送硬件中断以在必要时唤醒微控制器。此外,HDC2080的功耗显着降低,有助于最大限度地减少自热并提高测量精度。

HDC2010是一款采用超紧凑WLCSP(晶圆级芯片级封装)的集成式湿度和温度传感器,能够以超低功耗提供高精度测量.HDC2010的传感元件位于器件底部,有助于HDC2010免受粉尘,灰尘以及其他环境污染物的影响,从而更加稳定可靠。电容式传感器包括新的集成数字特性和用于消散冷凝和湿气的加热元件.HDC2010数字特性包括可编程中断阈值,可提供警报/系统唤醒,而无需微控制器持续监控系统。同时,HDC2010具有可编程采样间隔,固有功耗较低,并且支持1.8V电源电压,非常适合电池供电系统。 HDC2010为各种环境监测应用和物联网(IoT)(如智能恒温器,智能家居助理和可穿戴设备)提供高精度测量功能.HDC2010还可用于为冷链运输和易腐货物的储存提供临界温度和湿度数据,以帮助确保食品和药物等产品新鲜送达。 ? DC2010经过工厂校准,温度精度为0.2°C,相对湿度精度为2%,并配备了加热元件,可消除冷凝和湿气,从而增加可靠性.HDC2010支持的工作温度范围为-40°C至125 °C,相对湿度范围为0%至100%。 特性 相对湿度范围为0%至100% 湿度精...

DRV5012器件是可通过引脚选择采样率的超低功耗数字锁存器霍尔效应传感器。? 当南磁极靠近封装顶部并且超出B OP 阈值时,该器件会驱动低电压。输出会保持低电平,直到应用北极并且超出B RP 阈值, B OP 和B RP 以提供可靠切换。 p> 通过使用内部振荡器,DRV5012器件对磁场进行采样,并根据SEL引脚以20Hz或2.5kHz的速率更新输出。这种双带宽特性可让系统在使用最小功率的情况下监控移动变化。 此器件通过1.65V至5.5V的V CC 工作,并采用小型X2SON封装。 特性 行业领先的低功耗特性 可通过引脚选择的采样率: SEL

DRV5056-Q1器件是一款线性霍尔效应传感器,可按比例响应磁通量密度。该器件可用于进行精确的位置检测,应用范围广泛。 此模拟输出配备特色的单极磁响应,无磁场时可驱动0.6V的电压,存在南磁极时电压会升高。对于感应一个磁极的应用,此响应可以最大限度提高输出动态范围.4种灵敏度选项可以基于所需的感应范围进一步最大限度提高输出摆幅。 该器件由3.3V或5V电源供电。它可感测到到直管封装顶部的磁通量,两个封装选项提供不同的感应方向。 该器件使用比例式架构,当外部模数转换器(ADC)使用相同的V CC 进行此时,该器件还具有磁体温度补偿功能,可以抵消磁体漂移,在广泛的-40°C至+ 150° C温度范围内实现线性特性。 特性 单极线性霍尔效应磁传感器

DRV5055-Q1器件是一款线性霍尔效应传感器,可按比例响应磁通量密度。该器件可用于进行精确的位置检测,应用范围广泛。 该器件由3.3V或5V电源供电。当不存在磁场时,模拟输出可驱动1/2 V CC 。输出会随施加的磁通量密度呈线性变化,四个灵敏度选项可以根据所需的检测范围提供最大的输出电压摆幅。南北磁极产生唯一的电压。 该器件可检测垂直于封装顶部的磁通量,两个封装选项提供不同的检测方向。 该器件使用比例式架构,当外部模数转换器(ADC)使用相同的V CC 作为其基准电压时,可以消除此外,该器件还具有磁体温度补偿功能,可以抵消磁体温漂,在广泛的-40°C至+ 150°C温度范围内实现线性特性。 特性 比例式线性霍尔效应磁传感器 由 3.3V 和 5V

DRV5055器件是一款线性霍尔效应传感器,可按比例响应磁通量密度。该器件可用于进行精确的位置检测,应用范围广泛低功耗是一个关键问题。 该器件由3.3V或5V电源供电。当不存在磁场时,模拟输出可驱动1 /2V CC 。输出会随施加的磁通量密度呈线性变化,四个灵敏度选项可以根据所需的感应范围提供最大的输出电压摆幅。南北磁极产生唯一的电压。 它可检测垂直于封装顶部的磁通量,而且两个封装选项提供不同的检测方向。 该器件使用比例式架构,当外部模数转换器(ADC)使用相同的V CC 作为其基准电压时,可以消除V CC 容差产生的误差。此外,该器件还具有磁体温度补偿功能,可以抵消磁体漂移,在较宽的-40°C至125°C温度范围内实现线性性能。 特性 所有商标均为其各自所有者的财产。

HDC1080是一款具有集成温度传感器的数字湿度传感器,其能够以超低功耗提供出色的测量精度.HDC1080支持较宽的工作电源电压范围,并且相比竞争解决方案,该器件可供各类常见应用提供低成本和低功耗优势。湿度和温度传感器均经过出厂校准。 特性 相对湿度精度为±2%(典型值) 温度精度为±0.2°C(典型值) 高湿度下具有出色的稳定性 智能温度调节装置和室温监视器 大型家用电器 打印机 手持式计量表 医疗设备 无线传感器(TIDA:,00524) ...

DRV5032器件是一款超低功耗数字开关霍尔效应传感器,专为最紧凑型系统和电池电量敏感型系统而设计。器件可提供多种磁性阈值,采样率,输出驱动器和封装以适配各种应用。? 当施加的磁通量密度超过B OP 阈值时,器件会输出低电压。输出会保持低电压,直到磁通量密度低于乙 RP ,随后输出将驱动高电压或变成高阻抗,具体取决于器件版本。通过集成内部振荡器,该器件可对磁场进行采样,并以20Hz或5Hz的速率更新输出,以实现最低电流消耗。 此器件可在1.65V至5.5V的V CC 范围内工作,并采用标准SOT-23和小型X2SON封装。 特性 行业领先的超低功耗 5Hz版本:0.54μA,1.8V

LMT90是一款精准的集成电路温度传感器,此传感器能够使用一个单一正电源来感测-40°C至+ 125°C的温度范围.LMT90的输出电压与摄氏(摄氏温度)温度(+ 10mV /°C)成线性正比,并且具有一个+ 500mV的DC偏移电压。此偏移在无需负电源的情况下即可读取负温度值。对于-40°C至+ 125°C的温度范围,LMT90的理想输出电压范围介于+ 100mV至+ 1.75V之间.LMT90在无需任何外部校准或修整的情况下即可在室温下提供±3°C的精度,并在整个-40°C至+ 125°C温度范围内提供±4°C精度.LMT90的晶圆级修整和校准确保了低成本和高精度.LMT90的线性输出,+ 500mV偏移和出厂校准简化了要求读取负温度的单电源环境中所需要的电路.LMT90的静态电流少于130μA,因此在空气不流动环境中自发热被限制在极低的0.2 °C水平上。 LMT90是一款具有 所有商标均为其各自所有者的财产。 应用范围 工业领域 制热,通风与空调控制(HVAC) 磁盘驱动器 汽车用 便携式医疗仪器 ...

LMT86-Q1是精密CMOS温度传感器,典型精度为±0.4°C(最大值为±2.7°C),线性记录输出电压与温度。 2.2V电源电压工作,5.4μA静态电流和0.7ms上电时间,有效的功率循环架构可最大限度地降低无人机和传感器节点等电池供电应用的功耗。 LMT86-Q1器件符合AEC-Q100 0级标准,在整个工作温度范围内保持±2.7°C的最大精度,无需校准;这使得LMT86-Q1适用于信息娱乐,集群和动力系统等汽车应用。 LMT86-Q1在宽工作范围内的精度和其他特性使其成为热敏电阻的绝佳替代品。 对于具有不同平均传感器增益和相当精度的器件,请参考可比替代器件 LMT8x系列中的替代器件。 特性

LMT85是一款高精度CMOS温度传感器,其典型精度为±0.4°C(最大值为±2.7°C),且线性模拟输出电压与温度成反比关系.1.8V工作电源电压,5.4μA静态电流和0.7ms开通时间可实现有效的功率循环架构,以最大限度地降低无人机和传感器节点等电池供电应用的功耗.LMT85LPG穿孔TO-92S封装快速热时间常量支持非板载时间温度敏感型应用,例如烟雾和热量探测器。得益于宽工作范围内的精度和其他特性,使得LMT85成为热敏电阻的优质替代产品。 对于具有不同平均传感器增益和类似精度的器件,请参阅类似替代器件了解LMT8x系列中的替代器件。 特性 LMT85LPG(TO-92S封装)具有快速热时间常量,典型值为10s(气流速度为1.2m /s) 非常精确:典型值±0.4°C 1.8V低压运行 -8.2mV /°C的平均传感器增益 5.4μA低静态电流 宽温度范围:-50°C至150°C 输出受到短路保护 具有±50μA驱动能力的推挽输出 封装尺寸兼容...

LMT70是一款带有输出使能引脚的超小型,高精度,低功耗互补金属氧化物半导体(CMOS)模拟温度传感器LMT70几乎适用于所有高精度,低功耗的经济高效型温度感测应用,例如物联网(IoT)传感器节点,医疗温度计,高精度仪器仪表和电池供电设备.LMT70也是RTD和高精度NTC /PTC热敏电阻的理想替代产品。 多个LMT70可利用输出使能引脚来共用一个模数转换器(ADC)通道,从而简化ADC校准过程并降低精密温度感测系统的LMT70还具有一个线性低阻抗输出,支持与现成的微控制器(MCU)/ADC无缝连接.LMT70的热耗散低于36μW,这种超低自发热特性支持其在宽温度范围内保持高精度。 LMT70A具有出色的温度匹配性能,同一卷带中取出的相邻两个LMT70A的温度最多相差0.1°C。因此,对于需要计算热量传递的能量计量用而言,LMT70A是一套理想的解决方案。 特性 精度: 20°C至42°C范围内为±0.05°C(典型值)或±0.13 °C(最大值) -20°C至90°C范围内为±0...

TMP75B-Q1是一款集成数字温度传感器,此传感器具有一个可由1.8V电源供电运行的12位模数转换器(ADC),并且与行业标准LM75和TMP75引脚和寄存器兼容。此器件采用SOIC-8和VSSOP-8两种封装,不需要外部元件便可测温.TMP75B-Q1能够以0.0625°C的分辨率读取温度,额定工作温度范围为-40°C至125°C。 TMP75B-Q1特有系统管理总线(SMBus)和两线制接口兼容性,并且可在同一总线上,借助SMBus过热报警功能支持多达8个器件。利用可编程温度限值和ALERT引脚,传感器既可作为一个独立恒温器运行,也作为一个针对节能或系统关断的过热警报器运行。 厂家校准的温度精度和抗扰数字接口使得TMP75B-Q1成为其他传感器和电子元器件温度补偿的首选解决方案,而且无需针对分布式温度感测进行额外的系统级校准或复杂的电路板局布线。 TMP75B-Q1非常适用于各类汽车应用中的热管理和保护,而且是PCB板装NTC热敏电阻的高性能替代元件。 特性 符合汽车应用要求

LM98714是一款完全集成的高性能16位,45 MSPS信号处理解决方案,适用于数码彩色复印机,扫描仪和其他图像处理应用。采用相关双采样(CDS)的创新架构实现了高速信号吞吐量,CDS通常用于CCD阵列,或采样和保持(S /H)输入(用于接触式图像传感器和CMOS图像传感器)。信号路径采用8位可编程增益放大器(PGA),±9位偏移校正DAC和每个输入独立控制的数字黑电平校正环路。 PGA和偏移DAC独立编程,为三个输入中的每一个提供唯一的增益和偏移值。然后将信号路由至45 MHz高性能模数转换器(ADC)。全差分处理通道具有出色的抗噪能力,具有-74dB的极低本底噪声。 16位ADC具有出色的动态性能,使LM98714在图像复制链中透明。 特性 LVDS /CMOS输出 LVDS /CMOS像素速率输入时钟或ADC输入时钟 用于CCD或CIS传感器的CDS或S /H处理 每个通道的独立增益/偏移校正 每个通道的数字黑电平校正环 可编程输入钳位电压 灵活的CCD /CIS传感器定时发生器 ...

LM20是一款精密模拟输出CMOS集成电路温度传感器,工作温度范围为-55°C至130°C。电源工作范围为2.4 V至5.5 V.LM20的传递函数主要是线性的,但具有轻微可预测的抛物线曲率。当指定为抛物线传递函数时,LM20的精度在环境温度为30°C时为±1.5°C。温度误差线性增加,在极端温度范围内达到最大±2.5°C。温度范围受电源电压的影响。在2.7 V至5.5 V的电源电压下,极端温度范围为130°C和-55°C。将电源电压降至2.4 V会将负极性值更改为-30°C,而正极值则保持在130°C。 LM20静态电流小于10μA。因此,静止空气中的自加热低于0.02℃。 LM20的关断功能是固有的,因为其固有的低功耗允许它直接从许多逻辑门的输出供电,或者不需要关闭。 特性 额定-55°C至130°C范围

LMT89器件是一款高精度模拟输出CMOS集成电路温度传感器,工作温度范围为-55°C至130°C。其工作电源范围当前指定LMT89器件的传递函数为抛物线传递函数时,其在30°C的环境温度下的精度通常为±1.5°C。温度误差线性增加,并且在极端温度范围时达到一个±2.5°C的最大值。此温度范围受电源电压的影响。当电源电压范围为2.7V至5.5V时,温度范围的上下限分别130°C和-55°C。当电源电压降至2.4V时,下限值将变为-30°C,而上限值将保持在130°C。 工业 制热,通风与空调控制(HVAC) 汽车 磁盘驱动器 便携式医疗仪器 计算机 电池管理 打印机 电源模块 传真机 移动电话 汽车 所有商标均为其各自所有者的财产。所有商标均为其各自所有者的财产。 参数 与其它产品相比 模拟温度传感器  

LMT84-Q1是一款精密CMOS温度传感器,其典型精度为±0.4°C(最大值为±2.7°C),且线性模拟输出电压与温度成反比关系.1.5V工作电源电压,5.4μA静态电流和0.7ms开通时间可实现有效的功率循环架构,以最大限度地降低无人机和传感器节点等电池供电应用的功耗。 LMT84-Q1器件符合AEC-Q100 0级标准,在整个工作温度范围内可保持±2.7°C的最大精度,且无需校准;因此LMT84-Q1适用于汽车应用,例如信息娱乐系统,仪表组和动力传动系统。得益于宽工作范围内的精度和其他特性,使得LMT84-Q1成为热敏电阻的优质替代产品。 对于具有不同平均传感器增益和类似精度的器件,请参阅类似替代器件 特性

LM50和LM50-Q1器件是精密集成电路温度传感器,使用单个正极可检测-40°C至125°C的温度范围供应。器件的输出电压与温度成线性比例(10 mV /°C),直流偏移为500 mV。偏移允许在不需要负电源的情况下读取负温度。 LM50或LM50-Q1的理想输出电压范围为100 mV至1.75 V,温度范围为-40°C至125°C范围。 LM50和LM50-Q1无需任何外部校准或微调即可在室温下提供±3°C的精度,在-40°C至125°C的整个温度范围内提供±4°C的精度。在晶圆级修整和校准LM50和LM50-Q1可确保低成本和高精度。 LM50和LM50-Q1的线性输出,500 mV偏移和工厂校准简化了在需要读取负温度的单一电源环境中的电路要求。由于LM50和LM50-Q1的静态电流小于130μA,静止空气中的自热限制在0.2°C以下。 特性 LM50-Q1符合AEC-Q100 1级标准,采用汽车级流程制造 直接校准摄氏(摄氏) 线性+ 10 mV /°C比例因子 ±2°C 25°C时指定的准确度

TMP75和TMP175器件属于数字温度传感器,是负温度系数(NTC)和正温度系数(PTC)热敏电阻的理想替代产品。无需校准或外部组件信号调节即可提供典型值为±1°C的精度。器件温度传感器为高度线性化产品,无需复杂计算或查表即可得知温度。片上12位模数转换器(ADC提供低至0.0625°C的分辨率。这两款器件采用行业标准LM75 SOIC-8和MSOP-8封装。 TMP75生产单元完全通过可追溯NIST的传感器测试,并且已借助可追溯NIST的设备使用ISO /IEC 17025标准认可的校准进行验证。末尾新增了一段内容 特性 TMP175:27个地址 TMP75:8个地址,美国国家标准与技术研究所(NIST)可追溯 数字输出:SMBus...

}

我要回帖

更多关于 小米8人脸解锁不灵敏 的文章

更多推荐

版权声明:文章内容来源于网络,版权归原作者所有,如有侵权请点击这里与我们联系,我们将及时删除。

点击添加站长微信