基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统设计

为有效识别人脸区域,提升其在多种领域应用效果,设计基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统。以模块化思想设计嵌入式系统架构,采集与预处理高光谱人脸图像,并将预处理后的图像数据放入RAM存储器;人脸检测模块调用RAM存储器存储数据,并加载Haar人脸分类器,完成人脸区域检测提取工作;之后由人脸特征提取与识别模块经人脸区域LBP特征提取、LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型构建与训练等操作,输出人脸识别结果。实验结果表明,该系统能够在较短时间内完成LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型训练。

人工智能的人脸识别技术专利现状分析

随着人工智能技术的飞速发展,人工智能在人脸识别领域得到了深入的研究,人工智能的快速发展为人脸识别带来了新的机遇。基于人工智能的人脸识别能有效降低人力成本,提高识别准确度,本文借助专利检索分析平台对人工智能的人脸识别技术的相关专利信息进行检索和统计分析,重点对专利技术构成、国内专利申请趋势、主要申请国申请量、国内主要申请人、国内主要省市分布及国内重点专利进行了分析。通过专利分析对相应领域的审查员和各创新主体在把握现有技术、拓展新的研发领域等具有一定的帮助和启发。

基于人工智能的人脸识别智能锁系统设计分析

伴随人工智能技术的普及,人脸识别作为一种安全、便捷、高效的身份验证方式被广泛应用于支付、门禁控制等领域。为研究并设计更稳定、可靠、高效的人脸识别智能锁系统,阐述人工智能在人脸识别的应用,并对人脸识别系统进行总体设计、硬件设计与软件设计,其中,硬件设计涉及图像传感器、处理器及摄像头模块的布局与选择等。

基于人工智能的人脸语音混合识别技术

在现代社会中,身份识别技术的需求日益增加,尤其在安全性和便捷性方面的要求更为严格。传统的单一生物特征识别技术,比如人脸识别和语音识别各有优劣,而基于人工智能的人脸语音混合识别技术,通过结合这两种技术的优势,提供了一种更为可靠和高效的解决方案。因此,本文重点探讨该技术的实现过程,并分析其在实际应用中的优势与面临的挑战,为该技术的研究和应用提供参考。

人工智能时代图书馆服务模式的变革与演进——以人脸识别技术为例

[目的/意义]探讨人工智能时代图书馆服务模式的变革与演进。[方法/过程]以人工智能中的人脸识别技术在图书馆的应用为例,阐述人脸识别技术的原理、功能特点以及技术优势,分析人工智能技术在图书馆的应用方向以及对服务模式的影响与挑战。[结果/结论]人工智能在图书馆的应用是时代发展需求。图书馆管理应从多维度融合日渐成熟的人工智能技术,推动图书馆朝着智能化方向发展。

基于人工智能的人脸识别与表情识别的算法优化与实现

随着人工智能技术的发展,对于人机交互技术的需求不断增加。表情作为人类情绪表达的重要方式,在人机交互中起着至关重要的作用。本文探讨了基于人工智能的人脸识别与表情识别算法的优化与实现。首先介绍了人脸表情识别技术的背景和重要性,然后从表情图像预处理、表情特征提取、表情识别标记分布分类等四个方面阐述了算法优化与实现的策略。针对每个方面,提出了具体的研究方法和技术路线,并分析了可行性和应用前景。

人工智能技术创新对区域碳排放的影响——机制识别与回弹效应

基于2011—2021年中国省份面板数据,多维度实证检验人工智能技术创新对区域碳排放的影响。结果显示,人工智能技术创新显著降低了碳排放强度,这一结论在进行一系列内生性、稳健性检验后仍然成立。机制分析表明,人工智能技术创新主要通过改进能源效率间接促进碳减排,产业结构高级化、市场化水平与要素资源错配水平是影响人工智能技术创新能效提升的关键因素。区域异质性分析表明,人工智能技术创新仅在东部地区对碳排放产生了显著的抑制作用,中西部地区并未产生明显的碳减排效应,反而加速了西部地区的碳排放。空间计量分析表明,人工智能技术创新不仅可以降低本地碳排放强度,还可以降低邻近地区的碳排放强度,有助于形成区域绿色创新协调发展的空间格局。另外,人工智能技术创新对碳排放的影响也存在着明显的回弹效应。研究结论为助力“双碳”目标提供可行路径,也为各地政府部门积极谋划推进人工智能技术创新方案提供新的经验证据。

人工智能人脸识别技术在实时评估医学生课堂专注度中的应用研究

目的采用人工智能人脸识别技术(简称人脸识别技术)实时评估医学生课堂专注度,评价其在应用中的可靠性。方法2021年10月,选取北京大学口腔医学院2018级五年制和八年制口腔医学专业80名学生为研究对象,收集其在牙体解剖学8个课时的课堂录像,采用人脸识别技术对录像资料转换的图片(每秒抽取1帧)进行人脸分析,用随机函数抽取全部图片数据的1/5作为检测数据集并输出其识别“专注”学生的人脸数量,同时由授课教师肉眼观察学生面部状态以进行“专注”学生的人工识别,计算人脸识别的准确率和查全率。通过Wilcoxon检验和组内相关系数(intraclass correlation coefficient,ICC)进行数据分析。结果对21600张图片的“专注”学生进行人脸识别,4320张图片作为检测数据集,人脸识别的准确率为90.4%(41288/45668),查全率为81.4%(41228/50648)。人脸识别(378830人次)和人工识别(345689人次)专注”学生的差异无统计学意义(P=0.109);二者呈中等程度相关(ICC=0.65,P=0.026)。结论人脸识别技术能够有效判断医学生在课堂上的专注程度,可以为实时评估教学效果提供有效技术支持。

基于专利和微博的颠覆性技术主题识别研究——以人工智能领域为例

颠覆性技术被广泛认为是后发企业抢占市场先机的最佳赛道。如何把握颠覆性技术未来发展主题及方向?围绕这一关键问题,本文基于颠覆性技术的创新性、扩散性、转轨性、提升性及替代性等特征,从专利和微博视角切入,构建颠覆性技术主题识别模型,并以人工智能领域为研究对象,验证所提模型的可行性和有效性。进一步地,分析出人工智能领域中的自然语言处理、机器学习、类脑智能、智能机器人与虚拟现实是未来颠覆性技术发展的重要主题。本文研究结论丰富既有颠覆性技术创新理论体系,可为企业制定和调整技术创新战略和方向提供借鉴。

融合SVM-LDA与加权相似度的潜在新兴技术识别研究——以人工智能领域为例

在新一轮科技革命和产业变革加速发展的大背景下,如何在新技术不断涌现的技术大海中精准找到和识别出有颠覆性潜力的新兴技术,对于国家、企业参与主体和相关商业投资机构把握科技创新发展趋势和方向、合理配置科技资源、提前进行科技战略规划与技术布局具有重要的意义。本文提出一种基于知识增强SVM-LDA(Support Vector Machine-Latent Dirichlet Allocation)的新兴技术主题识别模型。首先,基于专家小组的先验知识,制定基础技术类别划分标准;其次,将技术类别划分标准作为先验知识输入SVM-LDA模型,得到技术主题聚类结果;再其次,基于类别主题词的加权相似度计算,确定潜在新兴关键技术;最后,以人工智能领域为例进行实证研究。采用本文模型共得到24项潜在新兴技术,主要分布在特种机器人技术、监测预警技术、视频图像处理技术、语音识别技术、自动规划和决策技术以及自然语言处理技术6个大类方向。

探究计算机人工智能识别技术的应用及困境

随着科技的飞速发展,计算机人工智能识别技术已广泛应用于各个领域,极大地改变了我们的生活方式和工作模式。然而,在这一过程中,我们也面临着一些挑战和困境。因此,本文将详细探讨计算机人工智能识别技术的应用及其所面临的困境,以期为我们更好地理解和应用这一技术提供参考。

人工智能在高校智慧图书馆中的应用与发展——基于人脸识别技术的应用及其算法实现

人工智能将在高校智慧图书馆的发展中得到广泛的应用。文章分析高校智慧图书馆应用人脸识别技术的可行性,提出基于人脸识别技术的高校智慧图书馆系统,阐述其结构和功能,用Matlab软件验证PCA算法用于高校智慧图书馆系统的可能性。人工智能领域中的人脸识别技术为"去卡化"无障碍服务环境提供了技术支撑,是高校智慧图书馆实体服务和管理智能化的最佳实现途径。

基于人工智能的人脸识别技术与评估体系研究

介绍了基于人工智能的人脸识别技术应用和发展现状及其在终端领域的应用,分析了人脸识别中人工智能面临的安全挑战,研究了人脸识别技术的安全要求,提出了关于评估体系的思考。

基于人工智能的人脸识别技术在支付场景下的应用及隐患思考

作为人工智能中人脸识别的技术之一,人脸识别是对人的面部特征与信息进行采集,对显示的面部影像,首先检测在拍摄镜头中是否有人脸,若检测到人脸,则进一步给出脸的位置、形状和各个面部器官的坐标、形状等信息。处理器提取信息后,将其与已知的面部特征进行对比,从而识别用户的身份。它包括人脸检测、人脸跟踪、人脸对比三项主要内容。用户通过电子设备的摄像头拍摄自己的面部影像,使设备预先记录下了本人的面部信息。然后再通过摄像头对采集的影像进行比对进而开放设备。人脸识别技术赋予计算机系统根据人的面部特征识别人物的身份能力,该技术具有重要的研究和应用价值,在公共安全,信息安全金融等方面有广阔前景,文中主要围绕人工智能情况下,人脸识别在支付场景下的应用以及存在安全问题引发思考。

人工智能中人脸识别技术的应用分析

本文选取人工智能作为研究主题,分析人工智能中人脸识别技术的应用问题。具体探讨中结合日常工作经验,先对人脸识别技术进行简要说明,指出人工智能中人脸识别技术与传统的人脸识别技术之间的区别;然后,分析人脸识别技术的优势与难点;并以此分析为基础,分别从教育领域、安防领域、生活领域对其人工智能人脸识别技术的应用展开具体论述。

基于专利特征的人工智能领域核心技术识别及发展趋势分析——层次分析(AHP)-熵权法

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,为助力中国人工智能产业实现核心技术突破,构建识别人工智能领域核心技术的方法并分析其现状。以智慧芽专利数据库收录的2000—2020年人工智能领域专利为数据源,从地域、申请人和国际专利分类号(IPC)层面分析人工智能领域技术的分布和发展情况;构建涵盖技术、法律和经济三维度的核心专利识别指标体系,基于层次分析(AHP)-熵权法的核心识别模型进行人工智能领域的核心技术识别。结果发现:世界人工智能技术正处于快速增长期,逐渐形成以企业主导技术创新模式;中国在体量和应用多元化上有所突破,但发展不均衡,核心技术研发存在一定短板;识别得到的14项核心技术均为美国持有,集中在语音识别、通信传输、电数据处理、图像分析技术领域,美国在人工智能产业领域占据主导地位,技术研发重心逐渐扩散,已经涉及医疗、交通、物流以及金融、工业等各个产业领域。所筛选出的核心专利符合世界人工智能技术领域发展现状,证明基于专利属性特征构建的三维核心技术识别模型具有一定的科学性和有效性。最后基于研究结论,从政府、企业和研发方向等方面对中国人工智能发展提出建议。

浅谈人工智能中人脸识别技术的应用

随着计算机技术的不断发展,人工智能开始应用在人类社会生活的方方面面。而人脸识别作为人工智能中的重要技术,其在社会的很多领域带来了良好的改变。本文将介绍人工智能中人脸识别技术的概念,起源发展,研究历程和实际应用。同时对于人脸识别的未来发展提出了一些看法。

智慧警务背景下的人脸识别模式探究——以人工智能技术为视角

在智慧警务的条件下大数据人像识别成为一种新的侦查应用技术。人工智能技术使图像精度大幅提高,从海量的数据中准确地识别出犯罪嫌疑人,由传统的“由人到案”发展为“由案到人”,大大缩短了侦查时间,为其他侦查措施提供行动标签。提升公安合成作战体制下查缉犯罪嫌疑人水平,构建系统应用模型,设计完整的大数据人像识别犯罪嫌疑人程序,可以完善犯罪嫌疑人追逃和预防违法犯罪机制,进而构建出具有实践应用意义的人脸识别应用模式。

人脸识别技术在人工智能中的应用

随着近年来我国科学技术的不断发展,人工智能技术在各个行业得到广泛应用。基于人工智能的人脸识别技术已成为居民日常生活中必不可少的一门技术,无论是智能手机的面部解锁,还是日常上班的面部打卡,都需要应用人脸识别技术。文章主要探究了人脸识别技术在人工智能中的具体应用,希望能够推动我国人脸识别技术应用水平的提升,为广大人工智能研究人员提供参考与借鉴。

人工智能中人脸识别技术的应用分析

人脸识别技术是一项综合性较强的技术,需要覆盖模式、识别生理学、计算机视觉、数字图像处理等许多学科的内容。由于其识别的精确度较高、工作效率较高,所以在实际的工作和学习中得到了广泛应用。给出了建立人脸识别系统的步骤,对人脸识别技术进行了简要介绍,指出了人脸识别技术的优势和难点,并对人工智能中人脸识别技术的应用进行了分析。