基于深度学习的人脸识别课堂考勤系统设计

课堂考勤是课堂教学中的重要环节,随着信息技术的发展,以人脸识别为代表的生物特征识别技术应用于课堂考勤管理,但传统人脸识别技术存在识别速度慢、准确率低等问题。根据课堂考勤管理业务需求,设计了基于深度学习的人脸识别课堂考勤系统。该系统采用Dlib库的深度学习模型对摄像头捕获的学生图像信息进行人脸特征提取与人脸对比,可以自动进行人脸识别与数据统计。测试结果表明,该系统能够满足省时、高效、准确性高的设计要求。     

量子粒子群在投影寻踪聚类中的应用

提出基于量子粒子群的投影寻踪聚类算法,该算法将量子粒子群的全局搜索能力与投影寻踪对高维数据的降维能力相结合,有效解决了高维数据聚类计算量大效率低的问题。并将该算法应用于三种不同的测试数据,仿真实验结果表明该算法具有更好的效率,且提高了聚类效果,是解决高维聚类问题的一种有效方法。     

高校学生管理中人脸识别技术的应用研究

在高校学生管理越来越精细、要求越来越严格的背景下,如何有序高效开展学生健康、安全、教学管理工作,是各高校极其重要的任务。本文对如何将人脸识别技术应用于高校安保、宿舍门禁、图书馆、食堂、课堂考勤、考生信息有效管理,以及如何将其应用于学生的健康信息、行程轨迹、体温等高效检测进行了研究,实现快速智能核查,为高校有序开展学生管理提供了有力的技术支撑。     

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时*

以城市道路多个单点信号控制交叉口组成的绿波系统为研究对象,对绿波系统的交叉口信号配时优化进行研究。通过对路段和干线机动车流进行协调控制设计,以西安市某两相邻交叉口晚高峰时段各进口道的交通量、通行能力、饱和流量以及各交叉口进口道的实际车均延误时间为约束,确定各交叉口的信号周期及各相位有效绿灯时长,使得干线延误量最小。设计了PSO算法的编码方式,分别采用PSO算法、灾变PSO算法和二阶振荡PSO算法对多交叉口交通信号配时进行优化计算。仿真实验表明,二阶振荡PSO算法在该实例中表现最优。     

改进粒子群算法在机器人路径规划中的应用

针对粒子群优化算法易过早收敛而陷入局部最优的缺陷,结合移动机器人全局路径规划问题模型,提出一种带扰动机制的粒子群优化算法。对于进入进化停滞状态的个体,采用个体修正策略产生新个体将其替代,来引导算法搜索可行路径,帮助粒子逃离局部极值。仿真实验表明,与其他算法相比,该算法具有更好的搜索精度和全局寻优能力。