学生课堂表情识别系统的设计与实现

在智慧教育领域,实时监测学生课堂专注度对于提升教学质量具有十分重要的意义。本文开发一款基于表情识别的学生课堂专注度分析系统。系统基于C/S架构,采用Python编程语言和Pyside6图形界面框架,并使用Fer2013数据集对Mini-Xception网络模型进行训练和测试。测试结果表明,系统能够较为准确地辨识出学生课堂听讲期间的面部表情,从而可以辅助教师掌握学生的学习专注状态,为个性化教学的开展提供基础数据支撑。

基于支持向量机的光纤网络故障数据自动分类技术

物联网环境下光纤网络故障数据挖掘容易受到关联规则项的干扰,数据挖掘的模糊聚类不好,降低光纤网络故障诊断效能,为了提高光纤网络故障诊断能力,提出一种基于支持向量机的光纤网络故障数据自动分类技术。采用融合量化编码技术进行光纤网络故障数据空间存储结构分析,采用分段线性检验方法进行光纤网络故障数据的联合关联互信息特征分析,采用统计回归分析模型进行光纤网络故障数据的特征提取,提取反映光纤网络故障数据类别属性的关联规则特征集,对提取的光纤网络故障数据特征量采用支持向量机分类器进行数据分类,引入极限学习因子对支持向量机进行收敛性控制,提高分类的全局稳定性。仿真结果表明,采用该方法进行光纤网络故障数据分类的准确性较高,误分率较小,提高了光纤网络故障诊断能力。

基于人脸识别的小区门禁管理系统设计与实现

为实现小区业主出入小区的智能化、安全化和人性化,文章基于最新计算机视觉技术设计并开发了一套基于人脸识别的小区门禁管理系统。系统采用Python语言和Django框架进行编程实现,后台数据管理采用MySQL数据库,系统核心功能通过调用百度AI提供的人脸识别接口完成业主人脸的检测与识别。系统测试表明,该系统在提高门禁管理效率方面具有显著效果,这对于提升小区管理的智能化和社区居民的安全感方面有较大的应用价值。