计算机网络线上线下融合式智慧教学探索

为适应信息时代的教育需求,解决教学中存在的问题,提高计算机网络课程的教学质量,提出线上线下融合式智慧教学构建思路,从多样化教学资源库建设、线上线下融合的教学活动实施和线上线下融合的教学评价体系构建方面,阐述如何进行线上线下融合式智慧教学,旨在为其他课程的教学提供实践经验参考。

基于Opencv的人脸检测及识别课堂点名系统设计与实现

人脸识别已经成为当今社会应用最普遍的生物特征识别技术之一,在众多场景中得到应用,例如安防、门禁、监控、追踪等领域[1]。人脸检测与识别技术应用于大学课堂学员点名中,将具有较高的应用价值。通过高清摄像头采集照片,借助Opencv的级联分析器对采集的图片中人脸进行检测,也可考虑通过摄像头动态抓拍识别。但opencv自带的级联分析器只能对正面人脸进行识别,对侧脸及后脑无法抓取检测,另外对背景要求较高,所以系统应该具备图像或对摄像头捕获的人脸进行训练和学习,以此提高检测和识别效率。

机房管理系统前端锁屏系统的设计与实现

笔者以陆军炮兵防空兵学院计算机机房为研究对象,分析了机房管理软件在日常使用过程中遇到的如学员不遵守相关管理规定擅自使用计算机等问题。提出在不增加相关硬件设施的情况下,基于Windows消息处理机制的Hook平台,设计并实现了前端机器的自动锁屏功能。该功能不仅能够有效维持机房的正常教学秩序,也能够作为进一步增加其他功能的基础。

基于弹载图像的代价敏感与平滑约束结构化SVM目标跟踪方法

目标自寻的炮弹打击目标时,传统的目标跟踪方法易受混杂背景的影响,产生模型漂移从而导致跟踪失败。近年来,随着结构化SVM技术的发展,基于结构化SVM的目标跟踪方法能够有效解决复杂背景的问题。弹载成像条件下,在结构化SVM目标跟踪方法的基础上,增加代价敏感权重解决弹载图像中背景混杂所引起的正、负样本不平衡问题,同时利用t时刻超平面法向量w_(t)与t-1时刻超平面法向量w_(t-1)差值的L_(2)范数作为平滑约束抑制模型漂移问题。通过基于对偶坐标下降原理设计了模型的求解算法并实现一种多尺度目标跟踪方法Scale-CS_SSVM。在弹载数据集上进行实验验证,结果表明:与Scale-DLSSVM方法相比,Scale-CS_SSVM在跟踪精度和成功率上分别提高了5.5和5.0个百分点,达到了最优的性能。