基于MATLAB的人脸识别考勤系统应用探究

近几年来,MATLAB技术在我国应用很广,我们基于MATLAB的部分图像处理功能,研究并开发了一个简易的人脸识别系统,这个系统结合了人脸图像采集和图像预处理等多个技术,此系统的实现,对于企业的考勤、管理具有积极地意义,因为人脸识别考勤系统的核心就是对人脸的识别、检测。本文在MATLAB的基础上,对人脸识别考勤系统的应用情况进行了探究,提高我们对此系统的了解程度。     

基于STM32的多点课堂签到记录仪

设计一种基于STM32嵌入式处理器应用于高校课堂签到管理的记录仪。采用RFID技术识别学生卡内数据(学号,姓名),多个数据采集节点打卡签到,无线数据传输,接收端接收并记录多节点打卡数据,打卡时间,存储至SD卡内相应课程签到的EXCEL表格中,接收端配置可为U盘,利于存储表格的导出与更新。该多点考勤记录仪有效解决了传统课堂出勤管理的弊端,提高了教学管理效率。     

基于OpenCV和Python的人脸识别系统在课堂考勤中的应用分析

目前大学里的课堂考勤系统还停留在大部分依靠教师手动记录的阶段。随着计算机技术和人工智能技术的发展,越来越多的系统开始应用人脸识别技术来辅助,例如门禁、监控、追踪等等。本文借助这一思路,将人脸识别技术应用于课堂考勤系统中,利用教室里的高清摄像头对人脸信息进行采集,并通过OpenCV对采集到的人脸信息进行检测,将分析得到的结果通过计算机上传到考勤系统,大大减少了教师课堂点名所占用的时间和精力,从而提高课堂效率。     

基于WIFI的高等院校指纹考勤系统的设计

在高等教育的教学模式下课堂考勤是一项最基本的教学活动,但传统的考勤方式却让老师和同学叫苦不迭。该系统意在WIFI环境下通过指纹识别技术高效、准确的实现高校课堂的考勤工作。随着生物识别技术和WIFI技术日趋成熟并成为发展潮流,该系统必将有巨大的实用价值和无限的商机。     

人脸识别技术的发展与应用探讨

<正>随着社会的快速发展,近年来出现了人工智能、物联网等一些前沿技术。在这些技术中,生物特征识别技术诸如虹膜、视网膜、指纹、步态、人脸识别技术等,由于生物特征极强的稳定性和个体差异,能够确保公众信息安全,成为自动身份验证的理想工具,而变得更加流行。在生物识别技术中,应用最广泛的是人脸识别技术,它可以定义为一种基于人类面部特征的技术。     

基于LDP和LTP模型的人脸识别技术探究

表面的纹理特征常被用于目标的识别。这种特征被广泛的应用于各个领域,比如基于纹理特征的人脸识别系统、监视、身份识别等。局部二值模式纹理特征方法(LBP)是最成功的基于纹理特征的人脸识别方法。由于LBP的巨大成功,出现了许多LBP的变异方法,比如多层LBP、中心对称LBP、主LBP等。本文的主要目的在于研究各种LBP的变异方法在人脸识别中的有用性。同时本文还评估了各种实际问题,比如光照变化、旋转、人脸图像表示的变化等在不同LBP人脸识别方法中的影响。基于实际人脸图像数据库的验证表明局部纹理模式(LTP)和局部衍生模式(LDP)具有更好的识别性能。     

人脸识别技术概述

人脸识别技术是一种基于人的面部特征的生物识别技术,现已广泛的应用到我们的生活中。本文首先对深度学习和人脸识别的概念进行了简述,然后对现有领域主要的人脸识别方法进行简单介绍,然后举出人脸识别在现实生活中的应用,最后指出现有人脸识别方法的一些不足,最后对未来作出展望。     

基于PCA的实时人脸识别

近年来,生物特征识别技术得到了快速的发展,人脸检测技术也在不断进步.与其他人体生物特征识别系统相比,人脸识别更加直接和便利化,因而容易为用户所接受,并且其在身份验证、公安刑侦、智能视频监控、智能人机交互系统等方面都有着广泛的应用.     

基于人脸人耳多特征的融合识别

正本文针对人脸识别技术,提出了基于LBP和PCA的生物多模态融合的观点。在生物识别领域中,具有较高的识别准确性,同时降低了采样的复杂度,顺应了生物特征应用领域的趋势。由于单一的人脸或人耳可以提取到的特征信息较少,识别时易出差错导致识别率较低。本文为了提高人物的识别率,保证身份验证时的准确性,提出了基于人脸人耳特征融合的识别技术。通过PCA算法降     

基于改进的SIFT算法的多模态识别

正本文针对单一模式识别的局限性,提出基于人耳、人脸的多模态识别,并应用PCA改进的SIFT算法对人脸、人耳进行特征提取,并在匹配层进行融合,有效提高了识别率。相较于传统的SIFT算法,改进的SIFT算法具有更强的稳定性和鲁棒性。随着信息技术的发展,基于生物特征的模式识别成为研究热点,现有的识别技术包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等。这些单一模式识别技术中,人脸识别由于具有一定非     

人脸识别技术的社会风险及其法律规制

人脸识别技术是以人工智能算法为技术支持，以大数据分析为手段，进而实现人脸识别的目的。根据算法的不同，有基于2D识别算法和3D识别算法的人脸识别技术系统。但不管基于何种算法，均面临欺骗攻击、技术利维坦及责任风险等社会风险。欺骗攻击包括2D欺骗攻击和3D欺骗攻击；人脸识别技术利维坦是集人工智能“赛维坦”和大数据“数字利维坦”于一身的复合型技术利维坦；责任风险表现为现有的过错责任原则无法有效地对人脸识别技术带来的责任规则进行划分。为防范人脸识别技术的社会风险，除需对该技术进行深度研发外，更需要从该技术系统的应用端出发，对该技术使用的范围、手段和目的进行规制。     

基于云计算的海量人脸特征图像大规模对比技术

生物特征识别过程中的人脸识别,人脸数量的巨大,限制了这项技术的应用性.本文提出了一种基于云计算的大规模人脸特征图像匹配技术,运用广域云计算网络模型,对图像中存在的人脸特征信息进行有效地提取.在云计算的相关对比算法中,运用改进的ASM匹配模型进行人脸特征的提取与匹配.保证特征的进度,运用云计算强大的运算能力,完成海量图像的人脸图像匹配,克服了传统算法的弊端.实验证明,这种算法能够避免由于人脸的图像数量过大,造成的图像匹配耗时的缺陷,大幅提高了相关算法的应用性.     

基于小波和PCA的人脸识别系统的研究与实现

人脸识别技术是人脸识别系统以人脸图像作为识别身份的媒介。主成分分析(Principal Components Analysis)~[1-2]即是人脸识别算法中一种常用的方法,算法寻求的是能最大程度代表原始信息的特征信息。理解了算法的原理,基于平台实现了人脸识别系统。该系统首先对图像进行预处理,预处理的目的是为了减弱光照、噪声等非线性因素的干扰,再以人脸库中的部分图像为训练样本,采用算法计算训练样本得到特征脸向量,然后用工具箱~[3]中的函数对训练样本进行训练得到模型,通过训练出来的模型用部分测试样本进行预测,最后分类识别得出结果。实验证明,该系统识别率较高,具有一定的参考和研究价值。     

基于生物特征的网络安全认证专利技术主要类型与布局特征

本文通过检索、统计、分析了涉及生物特征在网络安全中的应用的在华专利申请,获得了在网络安全领域涉及生物特征的专利申请量趋势、主要技术分布和重要申请人分布,并对网络安全领域中生物特征的四个主要技术:指纹识别、人脸识别、声音识别以及虹膜、视网膜识别分别进行了详细分析与对比,最后,梳理了各种关键技术的典型专利申请。     

人脸识别技术分析与应用

世界性的技术每天都存在着重大的突破,科技不断的向前发展,计算机技术的发展更是推动着社会向前发展快速的迈出一大步,计算机技术的发展,深度学习技术不断取得的突破,神经网络技术的发展,推动着人脸识别技术的发展。如今国内外对生物特征识别技术的发展越发重视,各大科研机构相继投入巨大的资金进行相关的研究,在生物识别技术领域取得了巨大的进步,对人脸识别技术的发展和推动起着无比重要的作用。人脸识别技术不仅有着高效的识别方式,在身份认证上保持着极大的安全性。如今社会人脸识别技术已经在很多方面应用。     

基于人脸识别的颈椎健康评估系统

随着手机和电脑使用频率增加,不良的使用习惯造成了大众的颈椎出现问题。如何简单、快速评估大众的颈椎健康,成为了需要解决的问题。人脸识别的颈椎健康系统基于百度人脸识别技术。通过识别颈椎的上下、左右、平面旋转角度结合评估算法评价用户的颈椎健康情况。最终实现简单、快速评估颈椎健康的效果。     

基于2DPCA和Fisher的嵌入式人脸识别系统的实现

使用人脸类Haar特征进行人脸检测,采用2DPCA与Fisher结合的降维算法得到人脸特征子空间,将经过PC机得到的样本特征子空间文件通过网络传输到嵌入式平台,结合最近邻算法识别人脸,实现了一种嵌入式人脸识别系统,较好地解决了嵌入式人脸识别系统由于图像处理数据巨大而造成处理效率低的难点。基于EELiod270嵌入式开发平台实现了该系统,结合实际图片进行了人脸识别测试,实践结果表明系统效果良好。     

人脸识别方法综述

人脸识别问题关键要解决的技术是光照问题及表情特证识别技术。对一系列人脸识别方法进行了综合性描述,阐述了人脸识别已经取得的方法和研究成果,给出了人脸识别中需要解决的关键问题。     

从专利角度分析人脸识别技术及对青岛的建议

人脸识别技术是基于人的脸部特征,识别每个人脸身份的技术。人脸识别技术应用领域广泛,其技术和应用价值正日益突显。文章从专利分析角度对国内外的人脸识别技术发展情况进行了分析,并对青岛市该领域的专利发展状况进行了介绍,指出了制约青岛市人脸识别技术发展的主要问题,并有针对性地提出了对策和建议。     

一种基于人脸识别的幼教大数据综合系统设计

目前,人脸识别技术已经相对成熟,探讨该技术在不同领域内的应用势在必行.幼教行业较为特殊对于学生的行为轨迹及出入园安全有着更高的要求.基于此,将大数据系统引入幼教领域十分必要.本文在介绍了基于人脸识别的幼教大数据综合系统后重点从教师及学生的考勤、学生学习轨迹的跟踪与分析、学习行为评估、离校安全辅助等四个方面探讨其具体应用...