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融合人脸识别与数据分析的智能签到系统设计

摘要:人工智能带动计算机视觉算法迅速发展。人脸识别具有特征明显、不易伪造、安全性高等特点,成为计算机视觉的一个重要分支。基于Hog算法对人脸图像进行特征提取,基于改进的kNN算法进行分类识别。对收集的数据进行科学分析和数据挖掘,将数据信息进行图表可视化。不仅识别迅速、准确度高,还增强了数据分析的趣味性和交互性。应用在会议签到场合,只需采集8张左右的图片,经过预处理和算法优化,就能实现高达99%的准确率,有效解决了传统会议人工签到速度慢、数据可利用率低、组织效率差等弊端。

关键词:
  • 人工智能  
  • 计算机视觉  
  • python  
  • 人脸识别  
  • 数据挖掘  
作者:
牛亚运; 仲梁维
单位:
上海理工大学机械工程学院; 上海200093
刊名:
软件导刊

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:软件导刊

软件导刊杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:42-1671/TP。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于2002年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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