基于深度学习的轻量级人脸检测模型研究

人脸检测识别是人工智能领域中一项重要的关键技术,而深度学习是该技术兴起的研究热点,这项技术可提高人脸检测识别技术的精准性和数据的安全性.文章分析深度学习的检测技术原理,把该技术的各关键点有机结合起来,最终形成基于深度学习的轻量级人脸检测模技术.     

基于神经网络的入境旅游人数预测

入境旅游人数分析是旅游开发的基础。尝试利用人工神经网络的3层BP模型来仿真模拟入境旅游人数,其输入层结点为3,输出节点为1,得出3层前馈反向传播神经网络模型。结果表明人工神经网络模型的模拟结果与实际情况逼近。     

基于单片机的教室人数统计系统设计

课堂点名经常要占用大量课堂时间,本系统采用单片机控制,通过教室门内外红外传感器的检测顺序,采判别是进还是出,从而检测教室人数。帮助教师及时了解教室人数,节省课堂点名时间,从而能将更多的时间用于课堂教学工作。     

基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究

针对智能视频监控系统中视频序列图像,本课题利用MATLAB7.0仿真工具采取背景差分法对视频序列图像进行处理,提出了利用分块法和统计方法相结合的算法改进背景图像的提取算法,实现运动目标的检测和跟踪,并基于MATLAB GUI编制了运动目标检测界面。     

烧结普通砖检测技术之我见

烧结普通砖(简称机砖)是以粘土、页岩、煤矸石、粉煤灰为主要原料经焙烧而成的一种重要建材。目前社会对机砖的需求量越来越大,对其质量的要求也越来越高。漳州市现有大小机砖厂250多家,年产量数万批次,计十多亿块。如何消除检测过程的人为误差,提高机砖检测数据的准确性,值得质检部门研究、探讨。笔者试就几年来从事机砖检验的体会,结合国家技术监督局93年发布的新际准GB5101—93《烧结普通砖》的要求,谈谈对机砖检测中应着重掌握的抽样、强度等级检测技术的几点见解。     

基于报告期股东人数减少的股票投资策略

上市公司每年的定期报告都会披露股东人数变化情况,报告中每期都有一些个股股东人数大量增加或减少,而股东人数反映了流通中股票的集中程度.因此,股东人数指标可能对证券价格有较大的影响.本文通过对2010第三季度末到2010年底的股东人数大幅减少的个股和行业进行了研究,发现股东人数大幅减少的个股当季(第四季度)度明显存在超额收...     

基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测

旅游人数的分析和预测是旅游规划与管理的关键性、基础性工作。目前旅游人数预测主要采用基于传统研究方法的预测方法。提出了一种基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测新方法,对国内旅游人数的变化趋势进行了综合分析与预测,结果表明该方法具有较高的精度,该模型在旅游人数预测中的应用是可行的。     

基于肤色特征的人脸区域检测

针对基于肤色的方法中肤色分割效果对系统的重要影响，考虑亮度和色度的共同影响，采用YCbCr颜色空间进行肤色分割，并介绍在YCbCr模型下通过光线补偿、相似度计算、二值化图像、腐蚀和膨胀等方法在图像上标示出人脸的方法。     

基于视频的运动车辆检测算法研究

文章针对道路交通监控中的运动车辆检测问题,提出了一种改进的基于背景差分算法的运动车辆检测方法。该方法改进了背景模型的构建,并运用了数学形态学方法对差分二值化图像进行滤出噪点、填补空洞、边缘平滑等处理。实验结果证明了算法对基于视频的运动车辆检测的有效性和实时性。     

煤质检测技术探讨

为了保证云南的煤炭资源情况的实时更新效率以及煤炭质量检测的准确度,我们需要利用各种技术对云南的煤炭进行细致的检测与研究。文章利用化学实验的方法对煤炭中的全硫、全水分、发热量、氢等进行了测定。经过一段时间的调查研究,我们发现采取不同的方式来检测煤炭质量得出的结论是不同的。     

基于背景补偿的跟人AGV系统人物检测研究

提出一种基于背景补偿的动态目标检测方法来解决跟人AGV的物流运输系统中的人物检测问题。为减少目标检测所花费的时间,在不影响图像细节的情况下,首先缩小图像,检测SIFT特征点并进行特征点之间的匹配;其次,用随机一致性算法(RANSAC)去除运动目标的特征点匹配与两幅图像的特征点误配,从而构建仿射模型进行背景补偿;最后,运用图像的差分并对差分后的图像进行形态学运算从而检测出运动区域,并在原始图像中标记。     

交通视频中几种背景生成算法的比较

背景图像的生成算法在视频交通检测系统中有着重要地位,文章对已有的几种背景图像提取算法进行了比较分析,通过对比得出一种可以在相对较短的时间内生成高质量的背景图像的算法。这种算法简化了运算过程,降低了运算的复杂度,提高了更新效率,更适用于实际的交通视频检测系统。     

微机常见硬件故障检测维修方法

本文分析了计算机硬件最常见故障的原因,并介绍了常用处理方法。     

高龄人群移动信息终端产品设计研究

目前我国的消费市场上针对高龄人群所设计开发的移动信息终端产品非常少,这方面研究也极其有限。通过资料分析以及市场调查等手段对高龄人群的生理和心理两大方面进行研究,其中生理方面包括听力、视力、触觉和肌力,心理方面包括消费心理和认知心理。根据研究结果,分析归纳得出高龄人群移动信息终端产品设计的指导性设计原则。最后,以面向高龄人群的移动信息终端产品设计为实例,验证上述设计原则。     

基于GM(1.1)模型的出国留学人数预测研究

基于有限的出国留学人数的数据,利用GM(1.1)模型建立了我国出国留学人数的预测模型。结果表明,模型的预测精度等级为好。预测结果为国家有关部门掌握出国留学的趋势,制定有关政策提供了辅助决策依据。     

人脸检测实现算法研究

本文总结回顾了人脸检测的主要内容、难点、分类、检测方法,主要是基于知识、基于模板、基于特征以及基于外观的方法,最后回顾了人脸检测算法的速度发展历程,其中P.Viola提出的Adaboost算法和Cascade算法使人脸检测从真正意义上走向实用。     

基于克隆聚类的企业IDS的研究

在论述克隆聚类的基本概念及其特点的基础上,探讨了基于克隆聚类的农产品加工企业IDS的优势。根据农产品加工企业的实际需求,重点介绍了无监督的克隆聚类算法,设计并实现了基于克隆聚类算法的入侵检测系统,最后使用KDD CUP 99数据集进行了计算机仿真实验,结果表明能够显著提高检测率和降低误报率。     

基于供需不平衡下海南旅游人数与酒店数量分析

本文从海南省国际旅游岛的建设背景出发,揭示了海南省酒店供求管理中存在的不平衡问题,深刻剖析了供求不平衡的原因和弊端,并进行了实证分析。在人数预测上,选用累积和逐期增长量两个指标,从增长的绝对量和增长程度两个角度有效把握目前的人数变化趋势,运用Eviews,进行一元回归模型分析。在酒店数量方面,根据预测人数和酒店行业入住率标准,确定最佳酒店数量。最后结合海南省实际情况,提出酒店供求管理在今后发展过程中的对策和建议。     

基于Apriori算法的一种改进异常入侵检测模型的研究

近年来网络入侵检测系统成为计算机系统安全架构的关键性问题。异常攻击检测效果差是现有系统目前遇到的首要问题。因此,基于数据挖掘技术提出一种模型来预测新颖的攻击并实时生成防火墙规则。运用了Apriori算法来创建一个自动防火墙规则发生器用以监测新的异常攻击。结果表明改进后的算法高效的提高异常入侵检测系统的性能。     

非线性分段色彩变幻在肤色检测中的应用

由于受光照条件的影响,采集来的人脸彩色图象经常会存在不同程度的高光和阴影,已成为阻碍基于肤色的人脸检测率提高的重要障碍。为此,本文用非线性分段色彩变换方法对光照造成的高光和阴影影响进行消除,部分解决了人脸图象上存在的高光和阴影影响问题。