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Al （人工智能）智慧
医院人脸识别应用方案
第四次工业革命
第二次
H理革命
电气能源为基础的
第_次大量生产革命
':工业革命
蒸汽机为基础的机械化革命
计算机与互联网为基础的
知识信息革命
第四次
工业革命智能信息技术
第三次智能AI +信息大数据工业革命
人工智能闭环
人工智能是通过〃数据.技术.产品"三者不断循环完成的闭环
深度学习算法
云端+AI OS
0图像数据
数据
技术
医患纠纷伤医事件上升
■ 也弊
人员来往频繁，人员属性复杂
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
人脸识别研究综述 摘要：论文首先介绍了人脸识别技术概念与发展历史，解释人脸识别技术的过程与优缺点；随后对近几年人脸识别技术的研究情况与一些经典的方法进行详细的阐述，最后提出人脸识别技术在生活中的应用与展望。 关键词：人脸识别研究现状应用与展望 一、概念 人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 二、发展历史 人脸识别的研究历史比较悠久。高尔顿(Galton)早在1888 年和1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。最早的AFR1的研究论文见于1965 年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc.发表的技术报告，至今已有四十年的历史。近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。 三、过程与优缺点 人脸的识别过程： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。 (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库
（人工智能）关于图像识别与人工智能的就业情况
关于图像识别和人工智能的就业情况(2008-10-0216:06:10) 最近遇到壹些朋友问我考研方向，我告诉他们叫图像识别和人工智能。主要是图形图像处理这个领域。他们又问这个方向将来主要从事什么职业，进入什么样的公司？呀！这个我仍真没怎么关注，所以就上网查了查，来了解壹下。下面是转载的壹篇文章： 就我见来，个人觉得图像处理的就业仍是不错的。首先能够把图像见成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（壹维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就能够向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也均是图像模式识别。于实际应用场合，采集的信息很多均是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这壹块，如果有医学图像处理的背景，去壹些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了壹个选择方向，且不壹定要局限于图像方向。 下面谈谈我所知道的壹些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。
医学图像方向 目前于医疗器械方向主要是几个大企业于竞争，来头均不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们于国内均设有研发中心，simens的于上海和深圳，GE和柯达均于上海，飞利浦的于沈阳。由于医疗市场是壹个没有完全开发的市场，而壹套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以于这些地方的待遇均仍能够，前景也见好。国内也有壹些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司于做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。仍有壹个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有壹个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是壹个热点问题，做跟踪和识别的能够于这个方向找到壹席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区，于视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道俩个公司：大恒和凌云，均是以图像作为研发的主体。 视频方向 壹般的高校或者研究所侧重于标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重于编码解码的硬件实现方面。壹般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，选择了这个方向，只要做的仍不错，基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常于各个bbs或者各种招聘网站经常见到。 我所知道的俩个公司：诺基亚和pixelworks
智慧校园人员出入及物联网综合管理系统浙天集团
一、概述 智慧校园人员出入及物联网综合管理系统，针对出入校管理系统为记录走读学生、请假学生入校、出校情况，学生出入校时进行人脸识别身份，入校直接识别人脸即可，出校时人脸识别后，保安会看到学生出入信息，如果是走读学生则判断是否在出校时间段，如果是请假学生则判断是否已经请假，符合出校条件则可以出校，系统记录出入校时间。系统由于需要人脸识别，因此需要与第三出入口人脸识别设备厂商进行对接，系统需要获取学生请假信息，因此需要从学生请假中获取请假数据。 与传统刷卡相比较，避免了ID卡容易丢失和被不轨之人捡到丢失卡片后进入校园进行违法行为的风险。 二、业务需求 在封闭式管理的学校，为了规学生行为，加强对学生的管理，杜绝意外事件的发生，学校一般会制定格的出入校规，学生不能随意的进出校门。在学校实际环境中，对于走读生，保安人员无法进行判断，对于其他学生必须出示出门条，相应的人员签字才能出校，这样有一些风险为学生伪造出门条，学生代替等情况。学生进门时无法判断是否为本校学生，有可能会混入社会人员。 为了杜绝这种情况，需要有格的监控机制，人脸识别出入校就是一种比较好的式，学生出校时识别人脸，确认身份，保安界面直接查看学生详细信息，跟数字校园平台联动，则可以判断此学生是否为走读生或请假学生，如果是走读生，是否在规定的出校时间段，详细信息中有学生照片，可以杜绝学生代替的情况。 同时，支持手机、平板等移动数字终端为载体，基于手机APP和微信企业号二种使用式，有效连接师、生、家、校。通过校园应用商店机制集成多种应用系统，为学校提供一套移动办公，互动学习，教学管理，一站式沟通服务体系。
图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 （一）学科基础 图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 （1）目前本学科点共有五个研究方向： “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 （2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 （3）学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。
来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是： ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究，其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与
AI智能人脸识别系统 技 术 方 案 北京XX软件科技 2019年X月
目录 第1章设计背景 (1) 第2章系统方案 (4) 2.1 智能人像比对平台 (4) 2.1.1 系统结构 (4) 2.1.2 设计原则 (5) 2.1.3 人像对比算法 (8) 2.1.4 人像资源库 (10) 2.1.5 软件系统介绍 (12) 2.1.6 移动终端介绍 (18) 2.1.7 网络环境 (19) 2.2 动态人脸监控识别平台 (19) 2.2.1 动态监控数据库 (22) 2.2.2 人像基础比对服务平台 (24) 2.2.3 可用实例分析 (25) 2.3 校园人脸识别系统 (27) 2.3.1 概述 (27) 2.3.2 系统组成 (28) 2.3.3 系统功能 (29) 2.4 系统集成 (31) 2.4.1 集成建设总体原则 (31) 2.4.2 本期集成项目集成规划思路 (52) 2.4.3 项目成果交付 (74) 2.4.4 项目质量服务体系 (77) 第3章售后服务计划 (89)
第1章设计背景 随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量与应用领域。在人脸识别的应用场景中，面部解锁、上班打卡、机场安检等一些场景被不断尝试，成为人脸识别最重要的应用场景。 据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。从2010年起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别项目技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。中国公安部一所正在加紧规划和实施中国的电子护照计划。在技术越来越先进的未来，技术的不断进步势必会倒逼信息安全标准的不断升级，因此包括身份证以及电子护照等证件的升级换代势必会给人脸识别领域带来更多的机会。 目前我公司人脸识别项目系统基于神经网络”深度学习”的模型选择算法，提供人脸布控、人脸比对、以图搜图、轨迹跟踪、白/ 黑名单管理等核心业务功能，克服了传统技术的缺点，可实现重点监控区域人员的快速查找。 1、平安城市：延安市公安局高清视频监控指挥系统，延安市公安局高清视频监控指挥系统建设项目是由延安市公安局负责牵头建设的市府2012年重点建设项目之一。作为市政府数字延安的重要组成部
如何建立一个安全的校园环境，保障师生们的学习、生活安全一直是教育部门和社会各界关注的焦点。而学校宿舍的管理，更是重中之重。我司一直专注智慧校园的建设，在教室人脸点名、人脸识别宿舍管理、学生人脸考勤签到、智能门禁、校园人脸布控等应用上累创佳绩，频繁落地的项目应用，更加加强了用户的信心，加速我们共建智慧校园的步伐，共创双羸。
下面，开始对我们人脸识别宿管系统来个深入了解吧：（一）系统架构 人脸识别宿舍管理系统拓扑图 人脸识别宿舍管理系统应用
（二）解决痛点问题 经过近年来的努力，智慧校园安防系统建设取得了显著的成绩，满足了学校的基本安防需求，然而学生宿舍考勤管理这一块相对还比较落后。经过调研，学生宿舍考勤日常碰到的问题主要有以下几个： ?学生夜不归寝容易发生安全事件 ?宿舍考勤管理不方便，难度较大 ?宿管业务复杂 ?非本栋宿舍人员容易混入宿舍 （三）系统优势 ?业内领先的抓拍率、识别率，高密人流识别率可达97%
?考勤预案自定义设置，学生归寝人脸签到 ?简单易用的人脸库管理 ?智能统计生成日/周/月报表，提升宿管员工作效率 ?智能人脸曝光技术，120dB 智能宽动态，适合复杂环境应用 1、校园宿舍人脸识别管理概述与需求分析 在教育行业，人脸识别智能终端与学校的教学、校园资源、学生宿舍以及和现有的人脸应用系统进行结合，以提高校园安全和便捷的信息服务，基于的智慧教育方案，主要针对学生宿舍、出入口等相应位置的 前端布控，以及值班室、机房及管理中心的布控。 解决当前传统学生宿舍考勤方式 当前我国大多数高校在学生日常考勤工作中主要采用的依然是人工考勤方式或智能卡考勤方式。这些考勤方式虽然能起到一定的作用，但问题也很突出，老师并不能认全宿舍每一位学生，人工考勤和智能卡考勤均有可能存在冒名顶替代考勤现象，我们上过大学都非常清楚，学分
第一章前言部分 1.1课程项目背景与意义 1.1.1课程项目背景 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
人工智能技术与应用（练习一：骨骼识别） 1、（单选，10分）单人骨骼识别不需要包含如下处理过程（） A 、关键点区分 B 、关键点检测 C 、关键点串联 D 、结果输出 答案：A 2、（单选，10分）以下哪项不属于目前常用的人体骨架关键点的定义方式（） A 、18 个关键点 B 、14 个关键点 C、25 个关键点 D、7 个关键点 答案：D 3、（单选，10分） 以下哪种环境/ 条件有助于提升人体骨骼识别的准确率（） A 、肢体遮挡 B 、光照良好 C 、观察视角变化 D 、衣服包裹严实 答案：B 4、（单选，10分）人体骨骼识别与哪项技术的关联程度最低（） A 、区块链技术 B 、视频采集技术 C 、图像处理技术 D 、人工智能相关技术 答案：A 5、（单选，10分）以下哪项不是骨骼识别系统包含的功能（） A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、骨骼关键点识别 答案：C 6、（单选，10分）以下哪项不属于造成多人骨骼识别较单人骨骼识别更具挑战的因素（） A 、关键点区分性弱 B 、背景中的局部区域容易混淆 C 、人与人的重叠 D 、需串联的关键点个数增多 答案：D
7、（单选，10分）当前的骨骼识别技术不适用于以下哪个应用场景（） A 、身份认证 B 、视频监控 C 、体感游戏 D 、运动员辅助训练答案：A 8、（单选，10分） 8. 以下哪家公司不属于人体骨骼识别领域的代表企业（） A 、商汤科技 B 、旷视科技 C 、携程旅行网络科技 D 、凌感科技 答案：C 9、（单选，10分）人的头颈、肩部、手肘关节、手腕关节、髋关节、膝关节等可作为人体骨骼关键点。 A 、正确 B 、错误 答案：A 10、（单选，10 分）在自顶向下方法中，人体目标检测需要用方框标记出一块尽可能大的区域。 A 、正确 B 、错误 答案：B 人工智能技术与应用（练习二：人脸识别） 1、（单选，10分） 以下哪项不是人脸识别系统包含的功能（） A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、匹配比对 答案：C 2、（单选，10分） 未来人脸识别的个人隐私防护不包含（） A 、随意授权自己的人脸信息 B 、立法保障“脸权” C 、规范化人脸数据的使用方法 D 、打击隐私泄露行为 答案：A 3、（单选，10分） 以下哪项不属于生物识别技术（） A 、人脸识别 B 、车牌识别 C 、掌纹识别 D 、语音识别 答案：B
技术规格说明书 智慧校园--基于人脸识别学生管理系统 技术规格书 编制日期：2018年9月04日
技术规格说明书 目录 1. 技术方案 (1) 2. 设计原则 (1) 2.1 系统可靠性 (1) 2.2 系统稳定性 (2) 2.3 系统开放性 (2) 2.4 系统发展性 (2) 2.5 更安全、更高效 (2) 2.6 易操作性及实用性 (2) 3. 系统设计 (3) 3.1 设计思路 (3) 3.2 设计目标 (3) 3.3 系统总体架构 (4) 3.4 人脸识别流程示意图 (5) 3.5 系统管理平台 (6) 4. 系统功能 (8) 4.1 出入口管理系统 (8) 4.1.1 系统启动/撤防功能 (8) 4.1.2 进出统计记录功能 (8) 4.1.3 报警推送功能 (8) 4.1.4 人数统计功能 (8) 4.1.5 进出权限管理 (8) 4.1.6 报警功能 (8) 4.1.7 二次开发功能 (9) 4.2 宿舍门禁管理系统 (9) 4.2.1 宿舍管理 (9) 4.2.2 进出管理功能 (9) 4.2.3 统计报表功能 (9)
4.2.4 报警管理功能 (10) 4.2.5 二次开发功能 (10) 4.3 智慧教室管理系统 (10) 4.3.1 杜绝代点名，学生逃课 (10) 4.3.2 自动化的智能校园交互工具 (10) 5. 需要提供的数据接口 (1) 5.1 出入口管理系统 (1) 5.2 宿舍门禁管理系统 (1) 5.3 智慧教室管理系统 (1) 6. 主要设备参数 (1) 6.1 半球型人脸抓拍机 (1) 6.2 枪型人脸抓拍机 (3) 6.3 管理计算机 (6) 6.4 应用平台服务器 (7) 6.5 人脸识别服务器 (7) 6.6 远程IO模块 (8) 7. 系统接口 (9) 7.1 与有线网络通讯系统接口 (9) 7.2 与门禁控制系统接口 (10) 8. 设备清单 (12) 8.1 校门出入口管理子系统--前端设备 (12) 8.2 宿舍出入口管理子系统--前端设备 (13) 8.3 智慧教室管理子系统--前端设备 (14) 8.4 后端设备清单 (15)
浙天集团 智慧校园人员出入及物联网综合管理系统浙天集团
一、概述 智慧校园人员出入及物联网综合管理系统，针对出入校管理系统为记录走读学生、 请假学生入校、出校情况，学生出入校时进行人脸识别身份，入校直接识别人脸即可， 出校时人脸识别后，保安会看到学生出入信息，如果是走读学生则判断是否在出校时间 段，如果是请假学生则判断是否已经请假，符合出校条件则可以出校，系统记录出入校 时间。系统由于需要人脸识别，因此需要与第三方出入口人脸识别设备厂商进行对接， 系统需要获取学生请假信息，因此需要从学生请假中获取请假数据。 与传统刷卡相比较，避免了ID卡容易丢失和被不轨之人捡到丢失卡片后进入校园进 行违法行为的风险。 二、业务需求 在封闭式管理的学校，为了规范学生行为，加强对学生的管理，杜绝意外事件的发 生，学校一般会制定严格的出入校规范，学生不能随意的进出校门。在学校实际环境中， 对于走读生，保安人员无法进行判断，对于其他学生必须出示出门条，相应的人员签字 才能出校，这样有一些风险为学生伪造出门条，学生代替等情况。学生进门时无法判断 是否为本校学生，有可能会混入社会人员。 为了杜绝这种情况，需要有严格的监控机制，人脸识别出入校就是一种比较好的方 式，学生出校时识别人脸，确认身份，保安界面直接查看学生详细信息，跟数字校园平 台联动，则可以判断此学生是否为走读生或请假学生，如果是走读生，是否在规定的出 校时间段内，详细信息中有学生照片，可以杜绝学生代替的情况。 同时，支持手机、平板等移动数字终端为载体，基于手机APP和微信企业号二种使用方式，有效连接师、生、家、校。通过校园应用商店机制集成多种应用系统，为学校 提供一套移动办公，互动学习，教学管理，一站式沟通服务体系。 三、系统组成 智智慧校园人员出入及物联网综合管理系统由前端道闸人脸识别系统、传输通道统 和校园物联网综合管理系统组成（也可无缝兼容主要智慧校园管理系统）。如图1： 图1 智智慧校园人员出入及综合管理系统
基于人工智能算法的图像识别与生成 摘要：本次报告的工作是利用PCA，SVM以及人工神经网络（ANN）实现对人脸的特征提取、分类和预测。然后利用GAN（生成对抗网络）实现对手写数字的生成，并用SVM 做预测，验证生成效果。 本次报告采用的数据源自剑桥大学的ORL 人脸数据库，其中包含40个人共400张人脸图像。 关键词：人工智能；图像识别；数据 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）13-0173-02 1 PCA降维 PCA（principal components analysis）即主成分分析，又称主分量分析。旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 首先我们给出了数据库的平均脸的图像，并利用PCA对人脸降维，通过改变降低到的维度研究了保留维度的多少带来的影响。最后给出了每一个维度的特征脸图像，讨论了每一个维度所能够代表的人脸信息。 1.1 平均脸 首先，我们将数据库中400张人脸按行存储到一个矩阵
中，即每一行为一张人脸（10304像素），每张人脸共10304维特征。我们对每一个维度去平均，构成一个新的行向量，这就是平均脸。 平均脸反映了数据库中400张人脸的平均特征，可以看清人脸的轮廓，但无法识别人脸的局部细节。 1.2 降低至不同维度时还原脸的情况 从左到右从上到下依次是同一张脸降低至10，30，50，100，200，250，300，350，400的图像。可以看到，随着保留维数的增多，图像越清晰，与原图的差异越小。 1.3 提取单一维度的特征做还原 为了研究不同维度所代表的人脸的信息，我们把PCA之后的每一个特征向量单独提取出来对人脸做还原，还原的时候不加入平均脸并且做直方图均衡化。 结果如下： 每一张图像下方的数字代表了PCA之后按特征值从大到小排序的顺序，比如第一张图代表PCA之后最大特征值所对应的特征向量还原出的人脸。 特征累积图的纵坐标代表了所保留的特征占总特征的 比例。它是这样计算出来的，假设保留k维信息，则纵坐标值为这k个特征值的和除以总的400（400*10304的矩阵，最多有400个非零特征值）个特征值的和。 从图4可以看出，当保留维数为100维时，即能保留人
人脸识别厂家排名 1、商汤科技 作为全球领先的人工智能平台公司，商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时，商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”，总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心，推出了一系列领先的人工智能技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技 北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司，在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案，并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年，旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、云从科技 云从科技孵化自中科院重庆研究院，公司受托参与了人工智能国标、行标制定，并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台，工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。云从为客户提供个性化、场景化、行业化的智能服务。 4、暖果科技 暖果科技是中国视觉AI领域专家品牌，致力于视觉 AI 算法、应用与终端产品的研究与开发。公司创始人、中科院自动化所博士、原北航软件学院副院长康一梅教授于2005年创立了嵌入式专业及嵌入式系统实验室，是视觉AI边缘计算领域知名专家。暖果科技拥有实力雄厚的软硬件研发力量，核心团队由来自中科院、北大、北航等著名学府的硕士、博士组成。15年来，公司依托嵌入式系统实验室进行预先研究，将成熟技术进行产品化，构建了集算法、软件、硬件于一体的视觉AI系统解决方案。 5、依图科技 依图从事人工智能创新型研究，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，建设
人脸识别学生管理系统设计- 高校学生的日常管理工作，通常由任课教师、辅导员、学生干部等以人工方式记录，这种传统的考勤方式统计效率较低，还会造成课堂、人力、物力资源的浪费。目前，各高校都在引进智慧管理系统，实现管理的信息化，各考勤系统大多以指纹、一卡通等方式进行考勤，基于指纹考勤设备、一卡通考勤设备的应用实践，设计一套应用人脸识别技术的考勤系统。智慧校园管理系统是高校信息化管理的必经之路，教育教学中教学管理乃是提升教学有效性的根本。课堂考勤、晚间归寝考勤等日常校园管理，以传统人工方式管理耗时耗力，且无法及时统计反映实际情况。因此现有指纹或一卡通的考勤设备，通过考勤设备的情况反馈，能较准确的反映指纹采集和一卡通刷卡情况。但这与实际出勤情况仍有偏差，因为指纹可以通过模具仿造、一卡通可以替代刷卡等，所以采用这两种方式获取真实数据的难度较大。人脸识别技术是智慧化时代的重要产物，通过人脸识别能够有效将人与管理系统相连接。设想将学生基本信息与教学管理系统相连接，通过人脸识别技术获取被考勤人员图像，通过与基本信息中身份证照片的比对，完成学生考勤，可以使得校园管理更精细化，也能促进校园管理信息化的改革。 1.人脸识别管理的优劣势分析 人脸识别技术是通过生物特征进行识别的技术，通过识别每个人的脸部特征，将采集的图像与系统的图像库信息进行比对，实现识别的目的。其有3个优点，一是非接触性，被考勤人员不需要和相关设备直接接触，而指纹采集和一卡通刷卡则必须接触设备；二是非强制性，只要出现在人脸采集的特定区域时，设备
便会主动采集信息；三是并发性，若在特定区域同时出现多人时，可以将全部人脸信息记录。人脸识别技术也有缺点，一是容易受到光线环境的影响，若光线过强或严重不足都会影响人脸信息的采集；二是易受到头发、饰物遮挡的影响，有可能造成采集人像的不完整，导致比对信息失败。这些确定会在一定程度上影响数据采集的准确性，会造成比对结果的判断不准确，但随着人脸识别技术算法的不断更新，精确度也会得以提升。 2.人脸识别的关键技术 1）人脸关键点检测 人脸关键点检测是在人脸检测的基础上，自动确定人脸各关键点的位置，如眼角、瞳孔、鼻尖、嘴角等。不能忽视了初始状态对关键点检测的影响。采用基于深度初始化网络的人脸关键点检测算法，能够有效克服初始位置、人脸姿态、表情等因素对关键点检测精度的影响，从而得到人脸各关键点的准确位置。 2）人脸纹理正规化 将不同光照、姿态或表情的人脸，还原至良好光照、正面和无表情的人脸，减小待匹配人脸图片与信息库中人脸图片的差异，从而降低特征提取和识别的难度。在光照严重不足或太过强烈、角度过大、表情夸张的情况下，如果强行改变光照强度、旋转至正面人脸、还原至正常表情，必然会引入大量“非自然”信息，使得正规化的人脸产生畸变、扭曲和纹理缺失。这样不仅不会对人脸识别产生帮助，反而会降低其性能。可以借鉴人脸合成和生成对抗网络的方法，通过初始数据库的搭建、纹理正规化网络的构建以及网络的融合训练，实现一个端到端的、由数据驱动的纹理正规化网络和特征识别网络。它能够在提取深度特征的过程中，自适应地根据人脸识别的任务对人脸的纹理进行光照、姿态
１９１ 关于人工智能中的图像识别技术的研究 翁和王 （武夷学院数学与计算机学院，福建武夷山354300） 摘要：图像识别技术作为在信息时代发展起来的一项信息技术，其主要是利用计算机对人工进行替代，实现对众多的物 理信息进行处理。计算机技术快速发展也推动了图像识别技术得以迅猛的发展。文章就图像识别的技术原理、模式识别进行图像识别技术概述，并对其识别过程进行一定的分析，重点对神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术加以分析。以期对图像识别有关的研究人员与应用人士有所参考。关键词：人工智能；原理与过程；图像识别技术；非线性；神经网络中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）10-0191-02 0引言 图像识别技术作为人工智能内的重要领域之一，在计算机技术和信息技术快速发展的背景下，其也得到了愈发广泛的使用，其在医疗诊断、指纹识别、面部识别以及卫星云图识别等方面具有着很好的应用。图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理。图像识别在人们日常的生活中也得到普遍的应用，诸如条码识别、车牌捕捉以及手写识别等。随着其不断的发展与完善，其今后的应用领域也会更加的广泛。 1图像识别技术的概述1.1图像识别的技术原理 事实上，图像识别具有的原理并非很深奥，主要是图像识别所需处理的信息非常的复杂。计算机中的所有处理技术均不能随意出现，是众多学者通过实践获得的启示，通过程序使其得到模拟与实现。计算机实现图像识别所需的原理与人类进行图像识别所需的原理基本上是一致的，仅仅是计算机不存在人类视觉和感觉方面的影响。人类在进行图像识别过程中并非仅是利用这一图像存在于脑海内的记忆加以识别，而是通过图像自身拥有的特征对其进行相应的分类，之后利用各个类别拥有的特征使图片被识别出来。当我们看到图片时，大脑便会快速感知出以前见过这张或与之相类似的图片与否。事实上在看到和感知间已经实现了快速的识别，这一识别与搜索存在一定的相似性[1]。在识别过程中，大脑将会按照存储记忆内被分好类的图片展开识别，检查其是否和这一图像存在相同或者是类似特征记忆存储，便识别出以往时候看见过这一图片。计算机进行图像识别的原理也是这样，利用分类和提取出图像的重要特征，并对多余的无用特征加以有效地排除，以此实现对图像的识别。计算机所能提取出来的上述特征有时会较为明显，而有时也会非常的普通，这在极大程度上对计算机识别效率造成一定的影响。总而言之，利用计算机进行视觉识别时，图像中的内容一般是通过图像特征对其加以描述的[2]。 1.2模式识别 模式识别作为信息科学与人工智能中的重要组成，其通 常是对现象和事物处于不同形式中信息实现处理与分析，以便能够达到对现象与事物进行分类、描述以及辨认等目标。而计算机能够实现图像识别便是对人类进行图像识别时的一种模拟，在实现图像识别时，能够展开模式识别是不可或缺的。以往的模式识别仅仅是人类所掌握基本智能之一，伴随人工智能以及计算机技术得到兴起与发展，人类自身具有的识别 模式便无法再满足人类的生活需求，对此人们便需要利用计算机来对人类脑力劳动进行一定程度的替代与扩展。这也就产生了计算机形式的模式识别。简而言之，模式识别便是对数据实现分类，其是一门和数学有着密切联系的科学，其所运 用的大量思想便是数学中的统计和概率[3] 。可以将模式识别分成统计模糊模式、识别模式识别以及句法模式识别三类。 2图像识别技术的识别过程 由于计算机进行图像识别和人类进行图像识别所采用的是一样的原理，因此上述两种识别过程也会存在一定的相似性。可以将图像识别技术划分为如下几步：第一步，信息的获取，其是指利用传感器将声音和光等信息装换为电信号，简而言之便是获取识别对象具有的基本信息，同时将其装换成为计算机可以识别的信息。第二步，预处理，其是指对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作，以此来提升图像所具有的重要特点。第三步，特征抽取与选择，其是在模式识别过程中，要对图像进行特征的抽取与选择，简而言之便是识别的图像是多种多样的，若想通过一定的方式将其分离开，便要对图像中拥有的自身特征进行识别，在特征的获取时便称为特征抽取[4]。在进行特征抽取过程中，获取的特征并非一定对本次识别有所价值，此时便要对所获取的特征进行一定的提取，这便是特征选择。对于图像识别整个过程而言，特征抽取与选择时期中最为关键的步骤之一，因此，这一步使进行图像识别理解时的重点内容。第四步，分类器设计与分类决策，其中分类器设计即利用训练来制定出一个识别规则，借此识别规则便能够获得一个特征种类，从而让图像识别可以达到更高的辨识率。而分类决策则是对特征空间内的被识别对象实现分类的最佳识别方法。 3图像识别技术的研究分析 3.1神经网络形式的图像识别技术 神经网络形式的图像识别是目前较为新型的技术，其是基于以往的图像识别方式，并将神经网络算法进行有效的融合。这里所说的神经网络指的是人工神经网络，换句话说便是该神经网络并非是动物体所拥有的神经网络，而是人类根据动物神经网络进行人工模拟的一种神经网络。对于神经网络形式的图像识别技术而言，遗传算法和BP 神经网络进行有效的结合是目前基于神经网络形式的图像识别技术内最为经典的模型，其在诸多的领域之中均有所应用。对图像识别系统运用神经网络系统，通常先对图像特征进行提取，之后将图像特征向神经网络中加以映射，以此实现对图像的识别与分类。例如，对于智能汽车监控中拍照识别技术而言， 2016 （Sum.No 166） 信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS 2016年第10期（总第166期）
深度学习技术让反人脸识别技术和人脸识别技术的人工智能算法相互对抗 多伦多大学研究人员设计新算法，通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明，他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例从接近100%降低到0.5％。 在一些社交媒体平台，每次你上传照片或视频时，它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如，这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据，并且，这些算法在不断改进。 现在，人脸识别的克星——“反人脸识别”问世了。 多伦多大学Parham Aarabi教授和研究生Avishek Bose的团队开发了一种算法，可以动态地破坏人脸识别系统。 他们的解决方案利用了一种叫做对抗训练（adversarial training）的深度学习技术，这种技术让两种人工智能算法相互对抗。 现在，深度神经网络已经被应用于各种各样问题，如自动驾驶车辆、癌症检测等，但是我们迫切需要更好地理解这些模型容易受到攻击的方式。在图像识别领域，在图像中添加小的、往往不可察觉的干扰就可以欺骗一个典型的分类网络，使其将图像错误地分类。 这种被干扰的图像被称为对抗样本（adversarial examples），它们可以被用来对网络进行对抗攻击（adversarial attacks）。在制造对抗样本方面已经有几种方法，它们在复杂性、计算成本和被攻击模型所需的访问级别等方面差异很大。 一般来说，对抗攻击可以根据攻击模型的访问级别和对抗目标进行分类。白盒攻击（white-box attacks）可以完全访问它们正在攻击的模型的结构和参数；黑盒攻击（black-box attacks）只能访问被攻击模型的输出。 一种基线方法是快速梯度符号法（FGSM），它基于输入图像的梯度对分类器的损失进行攻击。FGSM是一种白盒方法，因为它需要访问被攻击分类器的内部。攻击图像分类的深度神经网络有几种强烈的对抗攻击方法，如L-BFGS、acobian-based Saliency Map Attack(JSMA)、DeepFool和carlin - wagner等。然而，这些方法都涉及到对可能的干扰空
智慧校园人脸识别管理系统设计
目录 一. 简介 (1) 1.1文档目的 (1) 1.2读者对象 (1) 二. 产品概述 (1) 2.1业务主流程 (1) 2.2功能组成 (2) 2.3网络架构 (2) 2.4系统运行环境 (2) 三. 学校层平台功能 (2) 3.1用户登录 (2) 3.2记录查询 (3) 3.2.1访客信息 (3) 3.2.2识别记录 (4) 3.2.3黑名单预警 (5) 3.2.4人员就寝明细 (6) 3.3人员管理 (8) 3.3.1人员录入 (8) 3.3.2身份定义 (10) 3.4设备管理 (12) 3.4.1设备列表 (12) 3.4.2位置信息 (14) 3.4.3设备更新 (16) 3.5班级管理 (17) 3.6宿舍楼管理 (19) 3.6.1宿舍楼管理 (19) 3.6.2宿舍楼详情管理 (21)
3.6.3参数设置 (23) 3.7操作日志 (24) 3.8账号管理 (25) 四. 宿舍层平台功能 (27) 4.1宿舍就寝视图 (27) 4.2看板 (28) 五. 非功能性需求描述 (30)
一. 简介 本文档主要定义智慧校园人脸识别的功能模块，并详细描述各个模块的内容和交互逻辑。 1.1文档目的 此文档的目的主要是清晰、有层次的定义页面原型中各个模块的内容来源和相关的逻辑，便于研发、测试、UI设计等相关人员理解新版本的产品功能需求，降低产品研发过程中的交流成本，有效提高产品的开发质量和发布时间。 1.2读者对象 开发人员、测试人员、项目负责人、产品经理。 二. 产品概述 本次主要开发智慧校园人脸识别管理系统。平台包括校园层和宿舍层两层账号，其中，校园层主要由：用户登录、记录查询、人员管理、设备管理、班级管理、宿舍楼管理、操作日志以及账号管理；宿舍层包括：宿舍就寝视图、看板等功能模块。以上功能用于满足智慧校园第一期需求。 2.1业务主流程 人员的新增、位置绑定流程 1、首先进行身份定义，默认身份有学生、教工、黑名单。 2、根据身份进行非学生身份的人员新增，为班主任和宿舍管理员提供可选择人员。
智慧校园系统模块功能介绍智慧校园管理系统是以人脸识别为技术核心，结合移动互联和大数据分析手段，从考勤、办公、教学、家校互联等四方面为学校打造的高效、实时的管理系统。做到校园数据的查询与分析、校园文化的记录和传承、校园管理的及时反馈与沟通，使得校园管理更加方便、快捷。 具体系统模块如下： 1.电子请假系统： 让请假不再在“真假”之间徘徊，告别纸质假条，一站式请假，各方联动。 ·取代了传统纸质假条难以防伪、易丢失和不便于统计等缺点； ·学生出校信息可发送给班主任、家长和出入校控制系统； ·具有统计功能，能够按照请假学生的事由、年级、班级等条件进行统计。各个老师依据自身权限能够第一时间查看管辖范围内当前的学生请假情况； ·学校领导可随时进行查询和查看。 2.出入校控制系统： 学生出校独一无二“刷脸”验证，及时反馈班主任和家长，且信息永久保存。
·人脸识别系统严格把控，杜绝了以往学生使用假假条出校或以他人身份出校的情况； ·有学生出校时，以信息＋照片方式，及时抄送给班主任和家长； ·返校时人脸识别与出校信息做匹配以查证； ·出校信息可存档留证，永久保存。 3.电子班牌 教室门口即可掌握班级各项信息，智能化班级管理。 ·安装在每个班门口可展示班级风采、任课教师风采、班级基本信息、学生请假信息、储物柜存取信息和发布通知公告的终端设备； ·班主任具有修改电子班牌的全部权限； ·班主任能够在本班班牌上发送通知以外，年级主任具有在年级内所有班牌发送通知的权限，学校领导则能够对全校的班牌发送通知； ·请假模块中，除了能够显示请假学生姓名外，座次表也会在请假学生名字所在的相应位置标红，以提示任课老师当前教师学生人数，方便任课教师查证。 4.电子储物柜： 刷脸取物，有效避免误取错拿，让家长存物更便捷，校园储物更规范。