計算機的圖像識別技術(shù)是一個異常高維的識別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(PCA)和線性奇異分析(LDA)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。

這種線性的降維策略計算復(fù)雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識別技術(shù)，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術(shù)的高效性。

CFW32C7UL系列ISP模塊的系統(tǒng)功能,通過對CFW32C7UL系列ISP模塊的特性介紹后，我們就可以更容易理解其功能應(yīng)用。下面就其輸出處理、數(shù)據(jù)儲存機制及系統(tǒng)應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)介紹。

數(shù)據(jù)處理ISP從Sensor接收Bayer Pattern RGB（RAW）數(shù)據(jù)，分別在RAW域，RGB域以及YUV進(jìn)行處理，最終輸出YUV數(shù)據(jù)。

RAW數(shù)據(jù)主要經(jīng)過動態(tài)壞點校正（DBPC），黑電平校正（BLC），鏡頭陰影校正（LSC），RAW域3A信息統(tǒng)計（3A Statistics），白平衡（WBG），顏色插值（Demosaic），得到RGB數(shù)據(jù)；RGB數(shù)據(jù)經(jīng)過Gamma校正，RGB2YUV轉(zhuǎn)換為YUV數(shù)據(jù)。Y數(shù)據(jù)經(jīng)過縮放模塊（Y Scaler）可以帶動所需要亮度的圖像。

數(shù)據(jù)儲存,Sensor送入的數(shù)據(jù)可以直接送到ISP內(nèi)部的處理模塊進(jìn)行各種處理，也可以直接寫到ISP外部的Memory中。

黑電平標(biāo)定，鏡頭陰影標(biāo)定等都需要將RAW數(shù)據(jù)直接寫到外部Memory，導(dǎo)出到標(biāo)定工具中，產(chǎn)生Sensor的黑電平，鏡頭陰影補償系數(shù)表。

對顏色的定位準(zhǔn)確，所以檢測精準(zhǔn)度就會很高。ams內(nèi)部其實是把光譜分成不同的波段的。有8個可見光的部分。通過這8個可見光的部分，對顏色的定位會非常的準(zhǔn)確，包括紅色是怎樣的紅色，是什么程度的紅色。

數(shù)字化LFT的靈敏度也非常高。因為這種器械的內(nèi)部是由非常高靈敏度的器械組成的，所以可以檢測微弱的信號。特別是熒光的方式，信號是非常微弱的。因為是多光譜的，所以能夠檢測出來波長，這樣可以非常精確地定位出是什么類型的病毒。

具體產(chǎn)品有LFT試紙的光譜解析讀出器。

用于抗體檢測和抗原檢測的光譜傳感器是同一款，抗體檢測和抗原檢測對靈敏度的要求是不同的，因此它們的結(jié)構(gòu)是不同的。如果是做抗體檢測，用2個普通的LED。但是如果要做抗原，用熒光方法的話，需要2個UV LED。所以用的LED不同。

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