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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

高中“人工智能的应用”问题式教学设计——以“走进人脸识别技术”为例

立足高中信息技术课程标准和学生的实际情况,对“走进人脸识别技术”这一主题进行问题式教学。通过设计适当的问题引导学生在问题探究的过程中分析问题,发展思维,帮助学生明确机器进行人脸识别的过程,体验人脸识别技术对生活的影响,科学理性地认识人脸识别技术,提升信息意识和责任意识。

基于人工智能算法的作业现场人员设备资质识别技术研究

针对不具备检修资质的人员误入检修现场和现场检修人员难以近距离查看设备铭牌的问题,研究了基于人工智能算法的作业现场人员设备资质识别技术。针对现场作业中的设备和人员分别采用不同的文本检测技术和人脸识别技术,展开设备、人员的资质识别技术研究。文本识别将融合连接文本提议网络(connectionist text proposal network,CTPN)、密集连接卷积网络(dense convolutional network,DenseNet)和连接时序分类(connectionist temporal classification,CTC)算法组合,并设计文本训练模型,提升文本识别率。人脸识别基于OpenCV平台,利用图像预处理和人脸目标算法实现人脸识别,从人脸数据采集、人脸数据训练、人脸检测与识别实现三个方面训练人脸识别的准确性。最后,通过实际应用证明了设备铭牌检测和人脸识别的准确性。

人工智能技术支持下煤矿机电设备状态的智能识别

人工智能技术是我国矿山机械工业未来发展方向,将人工智能技术运用到矿山机械工业中,可有效控制成本,节省人力、物力和财力。本文基于人工智能技术的煤矿机电设备状态识别方法,分析运用人工智能技术后,煤矿机电设备的信号处理效果与识别效果。

面向素养培育的人工智能体验式学习活动设计与实践——以“人脸识别”教学为例

人工智能作为新一轮科技革命和产业革命的驱动力量,正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。目前,在中小学开展人工智能教育,培养适应未来社会的创新型人才已成为共识。人工智能作为一门新生学科,具有综合性、实践性强等特点,给学生的学习、教师的教学都带来巨大的挑战。体验式学习遵循学生的认知发展规律,先行后知、以知导行,能促进学生综合素养的全面发展。

电声技术在人工智能语音识别中的应用与挑战

文章主要探讨电声技术在人工智能语音识别中的应用和挑战,并给出相关优化策略。麦克风、扬声器、音频处理以及声学模型等电声技术对提升语音识别系统的性能具有重要意义,但噪声干扰、硬件限制、识别准确性及实时处理能力仍是技术发展的难题。通过精细调整声学模型、对硬件性能进行升级、使用先进的噪声抑制算法以及加速系统处理等措施,能够有效提高人工智能语音识别的性能。

人脸识别技术在智能社区管理中的应用价值与实践路径

各类突发事件为社区管理工作提出挑战,促使社区管理向数字化、智能化转型。基于此,文章对疫情背景下人脸识别技术的应用价值与实践路径展开研究,从传统社区管理的问题切入,说明社区管理数字化建设的价值,并从总体设计、应用模块展示、数据库、识别率测试四方面阐述人脸识别技术在智慧社区中的实践路径,以及人脸门禁带测温防疫、智能门禁两项基于人脸识别技术的社区管理功能。

人工智能技术背景下证件照自动生成与人脸识别方法分析

当前,人工智能技术的深入发展使得社会安全问题频发,用人脸特征作为身份识别的方法得到了广泛应用。通常来说,被采集人的人脸数据信息常被应用于各类证件照中,不仅保障了生活及消费的便捷性,同时也为后续开展人脸识别技术研究提供了有力支撑。基于此,文章从人脸特征入手,结合证件照图像分割及人机交互方式生成特定的算法,进一步探究人脸识别技术的创新方法,以便有效降低姿态、表情、光照等因素对证件照拍摄质量的影响,保证识别结果的精确性。

基于人脸识别技术追踪降温的智能风扇系统

夏天天气热,风扇是常用的降温工具。一天,我打开风扇,风扇只对着我吹,却吹不到坐在沙发上看书的爸爸。我将风扇调到摇头模式,风扇头左右转动,转动角度约为180°,而我、风扇和爸爸的夹角不到60°,虽然风扇的风能吹到我和爸爸,但只是扫过,未在身上停留。也就是说,大部分风都在风扇转动过程中损耗了。有一次,我晚上忘记关风扇,第二天起床发现风扇还在工作,竟然空吹了一整晚。我决定发明一种智能风扇系统,让风扇具备“大脑”“眼睛”和“脚”等,方便高效地为人们吹风降温。

人工智能识别技术在物探作业涉爆安全质量管理中的应用

随着人工智能技术发展的越发成熟,其实用性在各行业中得到充分发挥及应用,在石油勘探领域,人工智能识别技术的应用越来越广泛,也急需通过人工智能识别技术来解决制约生产和安全管理中的各种瓶颈问题。东方物探公司西南物探分公司将人工智能识别技术应用于四川盆地山地地震勘探项目的涉爆影像自证工序中,协助公司在施工作业安全无事故的大前提下,实现工序安全违章检测“提质、降本、增效”的目标。下面将从人工智能识别技术在山地地震勘探涉爆影像自证工序中的应用背景、现状、在该作业工序安全管理中的应用方案以及人工智能识别技术在该领域中的应用效果几个方面进行阐述。

基于人工智能技术的乐曲节拍识别系统设计

为了高精度识别乐曲节拍,设计基于人工智能技术的乐曲节拍识别系统。首先采集乐曲节拍音频信号,对信号实施放大处理,然后采用复倒谱与子串匹配提取音频信号指纹特征,与乐曲数据库指纹进行匹配,根据匹配结果进行乐曲节拍识别,最后测试所设计系统应用性能。测试结果显示:所设计系统可以高精度识别多种乐曲节拍中有效音频信号,漏识率低,具有较高的实际应用价值。

基于生成式人工智能技术的对话机器人能促进在线协作学习绩效吗?

近年来,人工智能技术迅猛发展,对教育教学产生了巨大的冲击和影响,最引人注目的是基于生成式人工智能技术的对话机器人的兴起。为进一步提高在线协作学习绩效,研究旨在检验基于生成式人工智能技术的对话机器人对在线协作学习绩效、批判性思维意识及其知识激活量和贡献度的影响。研究邀请大学生参与在线协作学习,综合采用定量和定性相结合的研究方法,深度分析对话机器人的影响。研究结果表明,基于生成式人工智能技术的对话机器人不仅在其知识激活量、贡献度方面明显优于传统媒体,而且也能够显著提升在线协作学习绩效和批判性思维意识。文章深入分析和讨论了研究结果,并提出若干启示和建议。