1、的基，。等研究人员将待识别人脸中的特征部位通过种相关的规则规范后，进行特征定位，而后根据所定位的特征的相对距离映射到神经元网络中进行对比。等研究人员将卷积神经网络法应用于识别系统中，该网络中由于邻近像素之间的相关性知识较高，因此，在对图形进行平移等处理的时候，依旧能够较好的对图片进行识别，满足人们的需求。基于神经元网络法的人脸识别相对于上面的算法有着其独特的优点，在人脸识别过程中，对于规则进行明面是上的描述以及表达无疑有着不小的难度，而通过神经元网络法，可以做到对这些规则进行隐性的秒速，因此它的使用范围更加的广阔，实现难度较低，算法的时间复杂度也令人满意，但是相对来说识别率不如上诉的些算法。算法主元分析法即，简称是由和提出的。该算法的基本思想是将高维向量转化为低维向量后，能够最大化低维向量。
2、，学习者的网络学习过程需要监控。在传统的课堂学习中，学习者在时间和空间上都是统的，教师对学生在学习监督上也更加切实有效，这是网络学习与课堂学习的最大区别，也是对网络学习监控的研究过程中要解决的首要问题。要使网络学习监控的效果尽量达到课堂学习的教师监督的效果，就要给网络学习系统提供双“眼睛”，实时得“观察”学习者，在“观察”到学习者离座或者非本人的时候给予警告并进行处理。可以利用摄像头作为网络学习监控的“眼睛”，无需添加其他硬件设备，非常适合推广。基于人脸识别技术的网络学习监控系统需要实现以下三个基本功能客户端图像采集定时调用学习者网络学习使用的的摄像头采集电脑前的图像。用于学习者注册时的人脸图像信息采集并更新人脸特征库和学习者学习过程的人脸图像采集用于身份验证。图片与处理该功能是非常重要的。
3、以确定的是，通过已知的信息，结合给定人脸的知识，对于生物识别的准确率有着巨大的提升。在模式识别领域中，对于人脸识别的研究面临着诸多的难题，不过其发展空间和应用前景令人较为满意。该技术所涉及到领域十分广泛，对研究人员的综合能力要求较高，如模式识别机器视觉图像处理等各种领域。近段时间以来，尽管在该技术的研究上取得了不小的进步和些较为满意的成果，使得人脸识别技术慢慢的走向了成熟，但是人脸识别技术在应用到现实生活中的时候依旧面临视频输入人脸识别和追踪面部特征定位人脸识别表情分析性别判断种族判断年龄判别唇读身份信息情感状态性别信息种族信息年龄信息唇形类别万方数据第章绪论着十分严峻的问题，因为所有人的面部五官都是十分类似的，并且人的脸部又充满弹性，人的姿态表情或发饰装扮的千变万化都给人脸识别的正确程度。
4、的各个分量的方差，同时使得其分量不发生任何关系，所以，可以通过该算法抽取最为显著的特征。特征脸子空间法该方法与传统的特征脸算法有着根本上的区别。后者在识别过程中，所有的待识别人脸都在同个子空间中进行识别，而特征脸子空间算法，每个人脸都对应着个独立的子空间，这样能够更为方便的对人脸进行描述，较为直观的反映出了不同人脸的区别，同时，也在很大程度上剔除那些影响识别的干扰因素和噪音，因此该方法有着更为准确的识别率，在算法的效率和时间复杂度上也较为让人满意。基于变换法万方数据第二章人脸识别技术研究内容及方法经过该方法所得到的矩阵可能是总体散布矩阵或类间散步矩阵，因此在进行训练的时候，可以使用同个人的多张图片来进行实验，从而使得光线变化等干扰因素降到最低，减少相关的计算。需求分析为了保证网络学习的有效。
5、现实验结果分析第五章总结参考文献致谢万方数据第章绪论第章绪论课题研究背景及选题意义世纪以来，随着计算机和网络技术的不断发展，信息安全隐患已成为了不容忽视的问题。自从恐怖袭击以后，许多国家开始对安全问题投入了足够的精力与重视，在这个过程中，信息识别起到了尤为重要的作用。如今，日常生活所应用的芯片卡和口令卡，都有着易丢失失效，易被伪造等缺点。这不仅给日常生活带来了不小的麻烦，而且也威胁到了人们的隐私空间。随着时代的进步，科技的发展，传统身份识别方法的局限性成为了人们不得不去面对的问题。生物特征识别技术满足了快速准确识别身份的需求。银行卡密码密码指令等数字信息很容易被遗忘，但人的生物特征，如人脸，视网膜指纹等却是固有的。因此如果将生物识别技术应用到智能监控系统中，身份进行识别将具有更好的有效性安。
6、硬件系统，以及系统的实现，它使得这三部分紧密的联系在了起。因此，在对系统设计之前，要了解下相关的设计原则在技术上优先选择更为先进的，在系统平台上选择更为稳定的，这样即保证了系统的技术优势，也保证了系统的稳定性。优先完善系统的需求分析，在设计阶段就要考虑到系统的可靠性与安全性。在进行系统设计的时候完要留有升级接口以及空间，以便在以后能够进步的完善系统。灵活运用系统中已有的资源，避免浪费。对于代码的编写，调理要清晰，结构要严谨，层次要明朗，为以后的维护和升级奠定良好的基础图像文件格式选择为了在识别过程中，方便提取特征，我们基于位彩色图像对系统进行设计。开发工具选择在语言上该设计选择，因此开发平台选择了，是面向的集成开发环境开发工具，它集编辑编译连接调试等功能，具有如下两种编程方式使用的的编程方。
7、用人体独有的行为或生理特征来进行识别的。传统意义上，生物识别技术主要分如下两类，第类生物体征，指的是生物本身的属性，如指纹，视网膜等。另类是生物的行为特征，如跑步，走路等。以上的两种特征完全可以通过现在所掌握的识别技术来进行识别。而人脸这特征与人类其他的特征相比较，有着独特的优势，它容易采集，不需要经过接触，容易被大家所认同人们彼此了解对方都是通过观察对方的面部特征，并根据这种方式来取得彼此的相关信息，这就是所谓的第印象。尽管外界因素如神态年龄光线变化。万方数据第章绪论等产生或多或少的变化，使得人的面部特征发生相应的变化，但是其他人依然可以根据获取的面部特征进行身份识别，这种现象说明人的脸部存有大量特征信息，通过提出人脸部的特征信息，就可以判断个人。传统意义上所说的面部感知系统，指的是基于。
8、学习系统进行学习时，判断学习者是否已经完成了身份信息的注册，即在服务器的人脸数据库中是否已经有该学习者的人脸样本。如果已经注册过了，则直接进入网络学习系统，否则先启动摄像头图片采集，然后经过图像处理的系列操作将学习者的身份信息存入服务器的人脸数据库，为之后的身份验证做准备。万方数据第二章人脸识别技术研究内容及方法学习者进入系统，进行需要监控的学习行为时，如在线学习在线测试浏览资源等，启动监控系统，当学习者完成学习，并退出这些学习行为时，结束实时监控。研究方法及方案选择开始实时监控时，启动定时器，每隔段时间执行次摄像头图像采集，经过系列的图像处理操作，判断是否有且只有个人，如果不是，服务器执行相应处理，再判断图像中是否是本人，如果不是，同样执行相应处理。设计方案原则软件系统分别联系着需求分析。
9、全性和可靠性。这种个人身份识别系统越来越受到人们的重视，并已经融入人们社会生活的各个领域，以适应时代的变换。年月，联合国国际民用航空组织宣布将生物特征如指纹，人脸，虹膜等加入个人护照中，用来在入境时候对个人的身份进行确认。专家估计，在未来年，我国也有趋势形成近百亿元的市场。目前，很多自动识别系统都基于生物特征而研发，他们在工作过程和工作原理上大致相同。步骤如下先是进行采集样本，采集的样本可以是虹膜指纹人脸图片等然后对特征进行提取，即获取样本的些特点，再用特定的算法为其制定个自己的特征代码，而后将这代码存入数据库。最后当个人需要对其身份进行验证的时候，再用之前使用的特定的特征匹配算法调出数据库中的特征码，并与被识别人的特征进行匹配，看其是否相符，从而可以对其身份进行查明。生物特征识别技术通过。
10、带来的十分巨大的挑战。如何能够在各种干扰因素的条件下能够保证识别的准确率以及识别的速度，是现阶段该技术需要攻克的难题。在现阶段的人脸识别系统中，很多系统都是根据系统所捕捉的包含人脸的图片，来进行识别，但是到维空间中，最后，使用传感器来对其进行识别，该方法在识别些复杂度较低的图片的时候有着显著的效果该方法的原理是在图象压缩的过程中，选取种最优正交变换，从而用该结果进行特征表示，构成了子空间法模式识别的基础，在人脸识别过程中使用该方法，先要假设待识别的人脸所在的线性空间必须是低维的，并且不同的待识别人脸能够进行区分，通过高维图象空间变换得出组新的正交基，所以在生成低维人脸空间的之前，可以通过利用高维空间生成的正交基，根据此来生成。之后可以统计分析人脸训练的样本集，对此进行分析和运算，得出低维空。
11、觉通道信息的，包括人脸识别和追踪唇读等分系统表情识别人脸归类等图面部感知系统结构图人脸识别过程主要分为三个部分。首先，采集人脸图像样本。很多科研机构都成立了相关的人脸图像库，比较闻名的有美国国防部所成立的人脸库和英国剑桥大学所成立的人脸库而后，采用特征提取，并将相关数据导入所建立的特征数据库最后，实现个人身份信息的鉴定，通过指定的匹配算法，将待识别人脸的特征信息与数据库中的相关信息进行匹配，从而鉴定其身份。根据市场调查信息，该技术在相关的产业中有着不少的份额，因为其简单友好，直接等优点，将会刺激份额不断增加，因此人脸识别技术将会有着十分可观的市场前景。，如图所式，不难发现，在人脸识别和追踪之后，对面部特征进行定位是人脸感知环节必不可少的步，同时也为后续的工作奠定了基础，具有非比寻常的意义。。
12、，直接影响着后续步骤的顺利开展，主要是对图像进行预处理，从而能够使其在识别的过程中更为准确。人脸定位功能在对图片进行预处理之后，对图片中人脸的各个器官进行标记，从而能够顺利的提取特征。人脸特征库的建立服务器收到客户端的图像后经过系列的处理，包括图像预处理图像灰度化处理灰度图像的直方图均衡化处理，人脸检测，特征值提取等过程，最后将学习者的身份信息存入服务器的人脸特征库。身份验证根据定的识别算法，将客户端采集到的图像同样经过中提到的系列处理后提取的当前学生的人脸特征信息与特征库存储的人脸特征信息进行对比，计算出相似度，指定个合适的阈值验证学生的身份，从而达到对学习者的网络学习过程进行实时监控的目的。该人脸识别系统应该与学习者的学习行为紧密结合，属于网络学习的外部控制，其工作流程如下学习者登录网。
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数学除法的初步认识课件（优） 编号18060