基于LabVIEW平台的教室场景内的人脸识别系统

采用机器视觉技术与虚拟仪器相结合的方式,以LabVIEW为平台,设计了基于人脸肤色信息和模板匹配相结合的人脸检测、LBP(局域二值模式)特征提取的人脸识别系统,同时调用VC++6.0生成的动态链接库完成系统关键算法的设计,实现了面向视频流的教室场景的人脸识别系统。该系统能够有效的提高远程教学环境中,教师与学生的互动交流,使用方便,有较好的实用性。     

人工神经网络在人脸识别中的应用

人工神经网络在人脸识别中的应用是人脸识别一个新领域的突破,它充分利用了神经网络具有较好的训练和学习能力,自动由系统获取人脸的相关特征信息,达到人脸的识别。文章通过几种典型的人脸识别中神经网络算法的应用得知:其准确率、容错性、鲁棒性等方面均与其它方法有一定的优势。     

基于聚类建模的三维人脸识别技术研究

由于信息采集困难、环境条件约束、实现方式和手段不足等原因,三维人脸识别技术还很不成熟.为此提出将聚类技术应用到三维人脸建模过程中来提高建模的效果和效率.首先定义了三维人脸相似性,提出了圆锥曲线相似性定义方法.其次基于三维人脸聚类建模提出了人脸识别系统的新框架,设计了与新系统对应的识别策略.实验证明,基于聚类建模的人脸识别系统在进行人脸识别时所用的时间远远少于采用传统形变模型的方法所用的时间,而且对人脸样本的数量不敏感.     

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。     

人脸检测技术研究进展

人脸识别技术在国家军事安全、安全验证系统、视频会议、人机智能交互等方面有着巨大的应用前景;在民事和经济领域.各类金融卡、信用卡的持卡人的身份验证.社会保险人的身份验证等方面具有重要的应用价值.作为人脸识别的重要环节--人脸检测也得到特别的重视.人脸检测的目的是检测图像中的人脸并将其从背景中分割出来.其次是特征提取与人脸识别.人脸检测是一项具有挑战性的课题.虽然人类的人脸识别能力很强,能够记住并辨别上千个不同人脸.可是计算机则困难多了,它存在很多难题.     

一种基于DCT系数和Fourier描述子的人脸识别方法

研究了一种基于人脸细节信息和外形轮廓信息相结合的人脸识别方法.用DCT(离散余弦变换)系数集表示人脸细节信息,傅立叶描述子集表示人脸轮廓信息,用基于相似性的匹配方式将待测人脸的两种信息分别与数据库中的人脸进行匹配,并根据光照条件将两个匹配结果进行合理的融合作为最终的匹配结果.由于人脸外形比较稳定,并且傅立叶描述子对旋转不敏感,最重要的是,在匹配过程中创造性地利用了实时光照信息进行融合,因此,这种方法不仅稳定,还可以较好地弥补传统二维人脸识别系统极易受到光照、姿态等因素影响的这个缺点.     

基于GSM报警模块的嵌入式人脸识别门禁系统设计与实现

针对嵌入式人脸识别门禁系统中前端通过有线向后端服务器报警的安全性和实时性不高等问题,通过TC35模块的GSM短消息方式与嵌入式人脸识别门禁相结合,设计与实现出一种基于GSM报警模块的嵌入式人脸识别门禁系统。该门禁系统通过门禁前端发送报警消息,当门禁控制端收到报警消息后,判断报警类型,并根据类型准备报警数据,做出相应的应急响应,最后启动短消息发送流程。实验结果表明,该系统稳定可靠、报警成功率较高、反应速度较快,可有效完成报警,提高了人脸识别门禁的安全性。     

人脸识别系统的研究与实现——图像获取、定位、特征提取和特征识别

人脸识别技术,是当前一个热门的科研课题,具有广泛的应用前景。本系统采用摄像头获取人脸图像,通过图像预处理、人脸检测和定位、特征提取、特征学习和匹配实现了人脸识别。本文重点介绍了人脸识别系统的设计、图像预处理、特征定位和提取、人脸识别等主要技术。在进行人脸特征定位时,主要对眼角、鼻尖、鼻子两侧、两边嘴角以及下巴进行定位,提出了采用中线向上查找法,改进了由上往下的查找方式,使查找的准确性和速度得以提高。通过测试表明该系统具有一定的人脸识别功能,能够对正面的人脸进行识别。     

基于人脸识别的无钥保险柜系统研究

针对钥匙是保险柜最不保险的根源，提出通过识别主人实时面部图像的方法来开启保险柜的新思想。针对无钥保险柜系统高可靠性和实时性的特点，提出并实现了一种人脸识别方法，该方法将人脸的主分量特征与人脸的几何特征融合在一起，共同构成人脸的识别特征。鉴于人脸识别问题的特殊性，将传统分类方法与人工神经网络方法结合起来，构造了一个混合分类器，从而极大地提高了识别率。最后实现了一个无钥保险柜仿真实验系统。该系统运行良好，效果令人满意。     

人脸图像检索系统的设计

为了能直接通过图像检索自己所需要的信息,提出了一种直接根据人脸图像来检索信息的技术,采用基于重心模板匹配的人脸检测技术与主成分分析方法、线性判别分析方法相结合的人脸识别技术设计并实现了一个人脸图像检索系统.该系统对于视频序列和大容量的人脸数据库能够实时进行人脸图像检索.实验结果表明:该系统交互性好,检索准确率高,检索时间短,能较好地满足用户的要求.     

基于RS485总线和RFID的智能门禁系统实现

设计了一种智能门禁系统的硬件和软件实现方案。系统采用RFID技术,以W77E58为核心控制器,对用户刷卡信息和密码进行认证。多个门禁控制器节点通过485总线连接到管理计算机组成网络,该计算机对住户信息和卡信息进行文件和数据库管理,并通过总线对小区各门栋出入情况实时监控。系统试点运行情况稳定可靠。     

基于GPS的PUMA数据库管理系统分析

基于数据库和信息管理技术,分析了测量不确定度评定管理中所涉及到的有关测量设备、测量方法以及测量不确定度影响因素等信息,研究了开放式数据库的设计方法、接口技术,构建了PUMA基础数据库;基于人工智能专家系统知识,分析了基础数据库的内在规律性,研究了PUMA应用系统与基础数据库之间的关系,实现了PUMA应用系统依一定的规则对基础数据库的调用.     

基于微机的防尾随安全门禁监控系统设计

介绍了一种防尾随安全门禁监控系统的设计,说明了门禁系统的结构,详述了门禁系统的工作原理及特点,重点介绍门禁系统控制器、读卡器硬件电路的设计。门禁系统具有开关门时间、卡号记录功能;同时可在任意一读卡器上对其它任何连接到同一门禁控制器上的门进行开门密码设定,还可以通过远程的方式对联网的门禁装置中门设定开门密码。在开门者受胁迫时可输入特定报警密码,即可在开门同时发出报警信号,具有防胁迫功能。防尾随安全门禁监控系统实现了安全性、保密性、自动化、信息化的集中监控管理,确保了财产安全和人身安全。     

基于模式总体设计应用系统的开发及实现

基于模式信息系统总体设计方法,开发了与其相对应的应用系统,并对该系统的功能结构、数据库设计、基于SOM网络的模式生成和基于BP网络的模式实例化设计及实现过程进行了详细介绍。对人工智能技术与信息系统开发相结合进行了有益的探索。     

基于B/S架构的教务管理系统开发

当今社会信息技术不断普及,管理信息系统已经逐步得到了广泛的应用,且技术也越来越成熟。现在的高校如果要想在以后得到更长远的发展,就一定要建立起适应自身发展的教务管理系统,这样才能够更高效地对教学活动进行管理。本文主要研究管理信息系统在学校的应用及教务管理系统的开发内容。     

人脸识别的智能门禁控制系统

为了快速有效地验证身份,控制大门的开关,以人脸作为判决因子,判断来访者的合法性,以此来控制门的开关．当红外传感器探测到有人来访时,触发系统抓拍来者的人脸图像,利用OpenCV的人脸检测分类器,快速地进行人脸定位,采用改进的主成分分析算法,实现人脸的识别,与库中存放的合法进入者人脸进行比对;对于允许进入的来访者,控制打开大门,对于不能进入的来访者,系统发出语音提示．经过实验,验证了系统方案的可行性,实现了以人脸为身份识别的智能门控．系统工作稳定,在3s之内完成工作,识别率达85%．     

一脸通在智慧校园中的应用研究

随着人工智能、物联网技术的高速发展,基于深度学习的人脸识别算法已非常成熟,已在智慧校园中应用实施。研究了在智慧校园中一脸通的应用场景,通过智慧校园的建设实践,师生可以通过刷脸进出学校大门及宿舍、刷脸签到、刷脸消费等,真正实现了一脸通智慧校园建设。     

基于Web的课程管理系统设计

随着我国教育体制的不断改革和高校规模的扩大,传统教务管理工作效率低下的弊端日益显现。而课程管理又是教务管理工作的重中之重,为实现科学、有序、高效的管理,开发适合我院教务管理模式的课程管理系统十分必要。本文从系统目标、需求分析、数据库设计等几方面对基于Web的Browser/Serve（rB/S）结构课程管理系统的设计做了解析。     

基于移动Agent的远程学习系统的设计

随着Internet的发展，远程教育得到了越来越广泛的应用。但目前的远程教育系统存在智能性差、形式单一等弊端，学生只能被动接受教学内容，缺乏与教师的交流和交互，无法根据自己的实际情况来安排学习。介绍了一个基于Agent的智能性、个性化的远程教育系统的设计。在设计中引入了移动Agent协作信息中间件(MACISM)，并给出了实现MACISM系统的具体思路和解决方案。在此基础上设计了远程学习系统，较好的解决了交互协作的远程学习和远程协作学习中的智能性、个性化等问题。     

人工智能四川省重点实验室

人工智能四川省高校重点实验室是由四川理工学院、四川电力试验研究院、四川长征机床集团有限公司三方合作共建,面向省内外开放的重点实验室。实验室经过几年的建设,建筑面积达2600平方米,拥有价值达1500多万元的各种先进仪器设备;实验室由智能信息、智能控制、信号处理、电力仿真、数控技术五个研究室以及现场总线、通信工程、