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但未来的供应链决策者可以利用数字化技术完善供应链功能，从而将绩效提升到更高水平。通过更好的供应链管理还能缩短产品上市时间，支持智能智造，实现产品的小规模个性化定制，更快更好地顺应时代的发展，也能够创造新的收入来源。6 结语
改变往往是困难的，但信息的数字化和高级创新技术的应用能够为企业带来了机遇，驱动整个供应链的商业价值。另一方面，数字化转型还能改变所有行业的供应链。
为了避免数字化转型给企业带来负面影响，企业应该理解这些变化，同时做出相应的调整，持续推进供应链管理的数字化转型。【参考文献】
[1]孙玥.论人工智能的发展现状及前景[J].中国科技财富， 2012（10）.
[2]田高良.基于RPA 技术的财务机器人应用研究[J].财务月刊，2019（18）.
1 引言
电风扇扇叶
随着科技水平的发展，人们对生活方式和生活标准的向往和追求逐渐升华，服务类机器人应运而生。服务类机器人能够通多自身的视觉系统实现对周围的环境灵敏的感知。例如酒店迎宾、医院护士、银行接待员等机器人的视觉系统基于人脸识别技术实现对人类的感知。人脸识别技术通过摄像头采集含有人脸的图像，并检测图像中人脸，进而对检测到的人脸进行识别[1-2]。 透水混凝土施工方案
人脸识别技术可以从摄像头实时拍摄到的图像中提取人脸，与机器事先存储的图像进行匹配，进而识别出人物身份。但是有时候摄像头实际拍摄的图像并不能达到预期要求，例如在摄像头的拍摄范围内始终识别不到人物的正脸，就很可能导致匹配失败。若机器人可以识别人物的人脸朝向自动调整摄像头的角度获取人物正脸，就能显著的提高匹配成功的概率。 本文研究的人脸朝向在识别领域有着举足轻重的作用。因此对人脸朝向的研究是一项充满挑战、富含意义的工作。2 人眼识别介绍
本文主要基于一种对人的眼睛中心进行定位识别的方法，实现对图像中人脸朝向的识别，该方法依赖于图像的灰度值的计算。对于图像来说，在分辨率为256时，白灰度值为256，黑灰度值为0。研究发现人脸朝向图的灰度值会呈现一定的变化，因此研究人脸朝向图的灰度值变化是本文重点。
3 人脸朝向识别方法的设计
3.1 问题描述
首先对摄像头拍摄到的图像进行处理，从图像中提取出人脸。对得到的人脸图像进行人脸朝向识别，判别人脸的朝向是左、左前、前、右前、右[3]。并根据人脸的朝向调整机身位置和摄像头角度使机器人能够准确识别人的正脸，以达到更好的交互效果。
金属槽筒3.2 脸部提取
对待提取的人脸图像进行人脸检测，识别脸部区域得到的大致范围。到脸部区域的中心点，根据中心点对图像进行等比例的延伸，直到识别出合适的人脸大小，然后对图像进行提取。将摄像头所拍摄到的图片输入到提取函数，得到合适的人脸图像，见图1所示。
3.3人眼识别
得到训练
人眼识别算法的重点是对提取人脸后的图像进行眼睛的跟踪与定位，依据眼睛位置的不同来判断人脸的朝向。人脸提取算法是按一定的规格对图像进行分割，因此可以将所提取到的每张图像转换成行列确定的矩阵。矩阵的行列数值依据提取人脸算法中的参数进行调整。
本文将人脸图像转化为6行6列的矩阵，由于算法核心是依据人眼位置的不同来判别人脸朝向，因此只需要对矩阵中眼睛所在的那一行进行判别。见图1
所示。
图1 人眼提取
人为规定眼睛所在位置对应矩阵元素值为1，其余的为0。人脸的5个朝向表示为：左：[1，0，1，0，0，0]，左前：[0，1，0，1，0，0]，前：[0，1，0，0，1，0]，右前：[0，0，1，0，1，0]，右：[0，0，0，1，0，1]。
观察提取的人脸图像容易知道眼睛所在的位置对应的灰度值最小，因此对选取的1行6列的矩阵进行纵向灰度值求和，和的最小值所在区域便是眼睛所在区域[4]。定位基于人眼识别的人脸朝向识别方法
褚 辉，蔡雅琨
ei硅钢片（河北农业大学 河北 沧州 061108）应急灯电路
【摘要】辨别人脸的朝向是当今服务类机器人所面临的难题之一。将人眼识别技术用于人脸的朝向识别，以解决图像对称带来的的干扰，实验结果表明该方法具有显著的效果。实验使用MATLAB 软件设计了脸部提取以及人眼识别的相关算法，通过对人脸的5个朝向的学习，实现对输入的任意图像，以较高的准确率判别人脸的朝向。【关键词】人眼识别；人脸朝向识别；脸部提取；MATLAB；图像对称
【中图分类号】TP391 【文献标识码】A 【文章编号】1009-5624（2020）01-0183-02
