商汤人脸识别实验总结和收获
商汤人脸识别实验总结和收获
在一幅人脸图像中，人脸的变化有六个自由度，即分别沿x，y，z轴的平移，以及绕x，y，z轴的旋转。人脸姿态的变化便是源于人脸绕y，z轴的旋转，这类变化导致人脸某些部分变得不可见，给人脸的正确识别造成很大的阻碍。在基于姿态不变性的人脸识别中，我们着重考虑人脸识别功能对人脸姿态的鲁棒性，所以不考虑光照条件的变化、表情的变化及脸部的遮挡（如眼镜）等。训练数据包含每个人不同姿态的图像，查询图像则可以为任一人的任一姿态，对此，相关研究人员已做大量的努力，其中不乏一些优秀的算法与思想，通过相关阅读总结如下。基于姿态不变性的人脸识别的一些方法基于神经网络基于描述子基于距离测度基于子空间基于概率模型基于学习的
方法模型法模型法基于模型的方法常规图库法图库扩展法识别方法MRFD3对于姿态不变性的方法有很多，首先按图库分类，可分为图库扩展法（图库内一人多张各姿态图像）和常规图库法（图库内一人一张图像）。而在常规图库的基础上，按训练样本分，又可以分为三类，即无训练样本，训练样本单张和训练样本为多张这三种。其中各种训练样本情况下各有不同具体的方法，笔者对所看过的论文，根据作者们的方法及思路做出如下的归类。
图库扩展法最初研究者们为解决姿态问题，采用直接对人脸正面图像进行扩展的系统，如[1][2]。这种方法思路很简单，最为容易被人所想到，它需要图库集中含有每个人各种不同姿态的多张图像，然后就跟正面的人脸识别一样进行识别。这在实际应用中不容易实现，
而且占用大量内存空间也是它的一个缺点。所以，后来基本上没有人往增加图库内容这个方向去研究了。
基于模型的方法这种方法基本思想是利用人脸的几何模型或结构来表示人脸结构和形状特征，并通过提取某些特征在模型和图像之间建立起对应的关系，具体常用方法有3D模型法，MRF模型法等。
2.1.13D模型法
综合比较目前常用的几种人脸识别方法，通过分析可以看出，每种方法都有各自优缺点，应根据具体的识别任务和条件选择合适的识别方法。由于人脸识别的复杂性，仅单独使用任何一种现有的方法一般都不会取得很好的识别效果，将各种人脸识别方法组合是今后研究的一种趋势。而如何有效地与基于其它生物特征识别方法结合来提高识别效率也是一个重要的研究方向。
目前，人脸识别技术已经从理论走向了实用，在特殊场合已经得到了广泛应用，但是限制其应用的最主要难题是：人脸姿态、光照变化、表情变化所导致的识别效果不理想。对于姿态的变化，采用通用3D模型和形变模型的方法是目前较好的选择；对于光照变化，熵图像是处理光照变化的一个有效方法，结合图像变形技术可以更好地处理光照和姿态的变化；对于表情变化，采用同一个体和不同个体的图像进行弹性变形的概率模型方法获得了较好的识别效果，也可以采用3D模型和形变模型进行识别。而随着真三维获取技术的发展，人脸识别技术有望取得突破性的进展并得到广泛的应用。
商汤人脸识别实验总结和收获
商汤人脸识别实验总结和收获 在一幅人脸图像中，人脸的变化有六个自由度，即分别沿x，y，z轴的平移，以及绕x，y，z轴的旋转。人脸姿态的变化便是源于人脸绕y，z轴的旋转，这类变化导致人脸某些部分变得不可见，给人脸的正确识别造成很大的阻碍。在基于姿态不变性的人脸识别中，我们着重考虑人脸识别功能对人脸姿态的鲁棒性，所以不考虑光照条件的变化、表情的变化及脸部的遮挡（如眼镜）等。训练数据包含每个人不同姿态的图像，查询图像则可以为任一人的任一姿态，对此，相关研究人员已做大量的努力，其中不乏一些优秀的算法与思想，通过相关阅读总结如下。基于姿态不变性的人脸识别的一些方法基于神经网络基于描述子基于距离测度基于子空间基于概率模型基于学习的 方法模型法模型法基于模型的方法常规图库法图库扩展法识别方法MRFD3对于姿态不变性的方法有很多，首先按图库分类，可分为图库扩展法（图库内一人多张各姿态图像）和常规图库法（图库内一人一张图像）。而在常规图库的基础上，按训练样本分，又可以分为三类，即无训练样本，训练样本单张和训练样本为多张这三种。其中各种训练样本情况下各有不同具体的方法，笔者对所看过的论文，根据作者们的方法及思路做出如下的归类。 图库扩展法最初研究者们为解决姿态问题，采用直接对人脸正面图像进行扩展的系统，如[1][2]。这种方法思路很简单，最为容易被人所想到，它需要图库集中含有每个人各种不同姿态的多张图像，然后就跟正面的人脸识别一样进行识别。这在实际应用中不容易实现，
而且占用大量内存空间也是它的一个缺点。所以，后来基本上没有人往增加图库内容这个方向去研究了。 基于模型的方法这种方法基本思想是利用人脸的几何模型或结构来表示人脸结构和形状特征，并通过提取某些特征在模型和图像之间建立起对应的关系，具体常用方法有3D模型法，MRF模型法等。 2.1.13D模型法 综合比较目前常用的几种人脸识别方法，通过分析可以看出，每种方法都有各自优缺点，应根据具体的识别任务和条件选择合适的识别方法。由于人脸识别的复杂性，仅单独使用任何一种现有的方法一般都不会取得很好的识别效果，将各种人脸识别方法组合是今后研究的一种趋势。而如何有效地与基于其它生物特征识别方法结合来提高识别效率也是一个重要的研究方向。 目前，人脸识别技术已经从理论走向了实用，在特殊场合已经得到了广泛应用，但是限制其应用的最主要难题是：人脸姿态、光照变化、表情变化所导致的识别效果不理想。对于姿态的变化，采用通用3D模型和形变模型的方法是目前较好的选择；对于光照变化，熵图像是处理光照变化的一个有效方法，结合图像变形技术可以更好地处理光照和姿态的变化；对于表情变化，采用同一个体和不同个体的图像进行弹性变形的概率模型方法获得了较好的识别效果，也可以采用3D模型和形变模型进行识别。而随着真三维获取技术的发展，人脸识别技术有望取得突破性的进展并得到广泛的应用。
实验报告总结万能模板范文四篇
实验报告总结万能模板范文四篇 实验报告总结万能模板1 外科洗手实 外科学是临床医学专业的主干课程，是一门实践性很强的临床学科。外科实训是外科教学中的一个重要环节。外科实训教学环节不仅能培养学生独立思考、分析问题的能力和认真、严谨的科学态度，而且对其树立无菌观念、掌握无菌操作和手术基本技能，具有重要意义。因而，结合医学专科教育的教学规律和学生学习规律，笔者进行了以下实践与探索：1.明确学习目的，强调实训课的重要性 外科学实训中，每一个项目都有其特定的目的和要求。实训开始前，必须使学生明确学习的目的和要求，了解和掌握该项技能在临床工作中的重要性，使学生对该项技能的学习产生高度的自觉性和积极性[1]。譬如，上每一个实训时，教师必须首先使学生明白熟练掌握该实训内容对将来从事医疗工作、帮助病人的重要意义，在实训中必 须达到的技能标准和要求，使学生在学习时做到心中有数、有的放矢，提高实训效果。2.创新实训教学方式，提高实训效果 （1）让学生做好课前做好预习准备。俗话说“凡事预则立不预则废”，只有提前做好充分的准备，才能使教学顺利的开展；只有提前做好充分的准备，才能对课程提前熟悉明确，才能达到事半功倍的效果。尤其是实训课前准备，它包括学生的课前预习、实训前器材的准备、观看与实训有关电教片等，通过这些准备使学生对实训课程有一个科学的、系统的和准确的认识，因此加强学生本身的理论知识储备和心理准备,才能真正意义上的达到预期的效果。 （2）采用多种形式进行外科实训。单调的训练方式往往使学生感到枯燥无味，导致学习兴趣下降和动力不足，直接影响学生的学习效果。因此，必须根据不同的外科实训技能特点，采取灵活多样的授课方式，增加每个学生动手的机会。在课堂实训教学时，可以把各实训小组人数尽量分到最小，让每个学生都有机会进行操作；可以把班里能力强的同学分到各小组充当“小先生”，带
人脸识别系统开发工程师实习工作总结
人脸识别系统开发工程师实习工作总结 在这次的实习期间，我有幸参与了一个人脸识别系统的开发工作。通过这个实习经历，我不仅深入了解了人脸识别技术的原理和应用，还获得了宝贵的实践经验。下面是我对这段实习经历的总结和反思。 1. 项目背景 本次实习的项目是开发一款便携式人脸识别系统，用于实现对特定人群的身份认证和安全监控。项目要求系统具备高准确率和高效率，能够进行实时的人脸检测与识别。 2. 实习任务 作为开发工程师的实习生，我的主要任务是协助团队完成人脸识别算法的开发和性能优化。在项目开始之初，我首先进行了对人脸识别算法的调研和学习，以确保自己对该领域有较为充分的了解。 3. 技术挑战 在项目开发过程中，我遇到了一些技术挑战。首先是人脸检测算法的选择和优化，因为系统要求在复杂光照条件下也能精准地检测到人脸。我研究了不同的检测算法，并通过调试参数和增加训练数据来提高检测准确率。 其次是人脸识别算法的优化，因为系统需要快速地进行大规模人脸比对。我通过使用特征提取和降维技术，减少了特征向量的维度，提高了识别速度。
4. 团队合作 在项目中，我与团队成员紧密合作，共同解决了各种技术问题。我们每周进行进展报告和讨论会，及时沟通和分享经验，提高了效率和团队凝聚力。通过这次实习，我意识到团队协作的重要性，并学会了与人合作解决问题。 5. 实习收获 通过参与人脸识别系统开发工作，我不仅加深了对人脸识别技术的理解，还提高了编程和算法分析的能力。我学会了如何在限定时间内完成高质量的编码工作，同时也锻炼了自己的逻辑思维和解决问题的能力。 6. 个人反思与展望 在实习过程中，尽管我能够完成大部分任务，但我也意识到自己还有很多需要提升的地方。首先是对算法的理解和应用能力，这需要我进一步拓宽学习面并更深入地研究相关论文。其次是对编程技术的熟练运用，我需要更加熟练掌握相关编程语言和工具。 未来，我希望能将人脸识别技术应用到更多实际场景中，并不断提升自己的技术水平。我会继续深入学习相关领域的知识，并积极参与项目实践，锻炼自己的工程能力。 总结而言，这次人脸识别系统开发工程师实习让我获益匪浅。通过实践，我不仅增加了对人脸识别技术的理解和应用能力，还提高了团
人脸识别 商汤
人脸识别商汤 在很久很久以前，有个叫做商汤的人在年少时便立志要创造出一款颠覆世界的产品。这个人虽然出生贫穷，但心中充满着理想，为了实现自己的理想，他每天都废寝忘食地学习，最终考取了状元，从而踏入了官场。当他步入官场后，本性不改，还想着再次考取功名，于是他努力奋斗，后来又回到校园读书。后来，因为家境贫寒，无法上大学，便退出了官场，与妻子开了一家餐馆，他深知：只有富有才能得到人们的尊重，只有金钱才能让自己富裕起来。于是，他找到了那个帮助他成功的人，并投资了他们的公司，经过数十年的艰苦奋斗，他的公司终于成功了，他也从此过上了富裕的生活。 小明一直都在使用的是商汤科技的人脸识别支付方式，他发现商汤的设备非常好用，不仅非常便捷，而且速度还特别快，不管是在哪个店里吃饭，结账时间都不超过两分钟，这让小明觉得商汤的设备简直太棒了，所以他决定将商汤介绍给周围的朋友，然后让他们也体验一下。小明第一个介绍给的人就是他的同桌小美，她也对这个设备非常感兴趣，很快就喜欢上了它。在小美的影响下，很多的同学都慕名前来。他们尝试着拿出手机，打开APP，扫一扫脸，几秒钟之后，就可以轻松支付了，这些同学都觉得非常新奇。小美想，如果让商汤推广开来，那她的生意肯定会更加红火。于是，她向同学们推荐商汤的产品，很快商汤就获得了大家的喜爱，其他学校的同学也纷纷跑来使用商汤的设备。商汤发展到今天已经拥有了八百多万用户，商汤科技每天的营业额高达上亿元。小明也为自己和商汤科技感到骄傲，
他认为，这都是因为小美的坚持和他们团队的努力拼搏。小明越来越有成就感，他希望通过自己的努力，让更多的人受益，希望全球人民都用上商汤的产品。 但是，人脸识别技术也有不足的地方，比如在夜晚或光线不好的环境中，识别精准度不高，难以应对黑客的攻击等。商汤科技也及时调整战略，对新技术进行深入研究，致力于寻找解决办法。相信在不久的将来，商汤一定会给我们带来更好的产品，让人类的生活更加方便、快捷、智能。商汤，它为人类的美好生活而努力。我们期待着商汤变得更好，我们期待着它的明天更加美好。愿我们都成为商汤，都能成为商汤，都能够让全球人民都享受到商汤科技带来的便利。
人脸识别技术的前沿突破与应用
人脸识别技术的前沿突破与应用随着科技的不断发展，人工智能也越来越成为了各个领域的热门话题。而在人工智能技术中，人脸识别技术可以说是最被普遍应用的一种。作为人类认知、交流、表达信息的主要渠道之一，人脸在现代社会中扮演着越来越重要的角色。人脸识别技术的发展和应用，不仅为我们的日常生活带来了更加便捷的体验，还推动着社会的科技进步与安全保障。 一、人脸识别技术的前沿突破 人脸识别技术最早可以追溯到上世纪60年代末期。随着计算机技术的进步和互联网的普及，人脸识别技术在近年来得到了极大的发展。2016年，谷歌通过人脸识别技术研制出了AlphaGo，很快就打败了当时的世界冠军李世石。此外，Face++、百度AI、商汤科技等国内外公司也都在人脸识别技术上取得了重大突破。 1. 深度学习 深度学习技术是当今人工智能领域的热门技术，也是人脸识别技术的关键之一。深度学习模型通过大量图像数据的学习，可以
提高人脸识别的准确率。其中，卷积神经网络（CNN）与残差网 络（ResNet）等算法架构可以学习出更加高效的特征表示。 2. 3D人脸识别技术 传统的人脸识别技术主要是通过2D图像中的纹理来进行识别。然而纹理受到各种自然因素和变化的影响，因此精度有限。而3D 人脸识别技术则是通过立体特征的还原来进行识别，相比传统2D 技术，3D技术更加稳定且准确度更高。3D人脸识别技术的出现，使得人脸识别技术在可靠性和准确性上更上了一个台阶。 3. 人脸识别技术与生物特征识别技术的结合 人脸识别技术和生物特征识别技术的结合，也是当前人脸识别 技术领域的研究热点。常见的生物特征识别技术包括指纹识别、 虹膜识别等。通过将人脸识别技术与生物特征识别技术相融合， 可以大大提高人脸识别的准确性和认证可信度。 二、人脸识别技术的应用
商汤 人脸识别
商汤人脸识别 高中记叙文：商汤人脸识别 到了医院的大门口，许多病人像没头苍蝇似的乱跑着。爸爸连忙拉住我，说：“你先在这儿等着，我去买票。”我焦急地问道：“什么时候才能买到票啊？”爸爸耐心地说：“还早呢，现在才9点30分。”等了大约半个小时，爸爸终于回来了。只见他拿着四张票。其中两张票上面写着“ BZ”两字。另外两张票上写着“ CZ”两字。爸爸高兴地对我说：“我把两张票给你妈了，让她自己决定要去哪儿。”我问道：“这样行吗？”爸爸说：“可以呀！你妈会做出最合理的选择的。” 等我妈一来，爸爸就问：“你要去哪儿呀？”妈妈说：“我们是从滨江路过来的，所以应该到西湖区儿童医院看眼睛。”爸爸不紧不慢地说：“医院离我们家很近的。我们骑车过去吧。”于是，我和妈妈就坐上了爸爸的自行车，开始了寻医之旅。 出乎意料的是，由于下雨，路上非常滑。而且又是晚上，路上没有几辆汽车，显得格外寂静。我看着路边的小草都被风吹弯了腰，忍不住担心起来：要是爸爸摔倒了怎么办呢？妈妈也一脸的愁容，好像心里在想着什么事情。不知不觉中，已经到了西湖区儿童医院了。 我们回家了，看到一个老奶奶正准备乘公交车，我叫住了她，说：“阿姨，我可以带您去看病吗？”老奶奶高兴地说：“当然可以了。”于是，我们骑着自行车去看病。路上我问老奶奶：“您今
年多少岁啦？”“我已经75岁了。”“那您有什么不舒服 吗？”“我的右眼很不舒服，左眼看东西很模糊，怎么治也治不好。真急死我了。”我说：“那就用我们商汤的人脸识别技术给您治一治吧。”老奶奶说：“我相信这位帅哥的话。”没多久，我们到达了目的地。老奶奶对我说：“这里很方便的，你把他（指我）放在检查台上就行了，剩下的事情我都帮你搞定了。”听了这句话，我十分自豪。果然，人脸识别系统给老奶奶验证成功了。后来，我又向这位老奶奶介绍了商汤。老奶奶对我竖起了大拇指，并叮嘱我说：“你的商汤真好啊！”我听了后，心里美滋滋的。后来，老奶奶给我们指路，带我们到挂号处。人脸识别系统又顺利地完成了这次“治疗”。我看着奶奶远去的背影，感觉心里暖暖的。通过这件事，我更加明白了“科技创新改变生活”这句话的含义。
河南商汤人脸识别方案
河南商汤人脸识别方案 简介 商汤科技是中国人工智能领域的领军企业之一，提供全球领先的人脸识别技术。河南商汤人脸识别方案是商汤科技为河南地区的特定需求开发的一套人脸识别解决方案。该方案可以广泛应用于公共安全、智慧城市、金融、教育、交通等多个领域。 特点 河南商汤人脸识别方案具有以下特点： 1. 高精度识别 商汤科技在人脸识别领域积累了丰富的经验和数据，并采用最先进的深度学习 算法，使河南商汤人脸识别方案具备高精度的人脸识别能力。它可以进行快速的人脸检测、特征提取和比对，识别准确率高达99%以上。 2. 强大的实时性 河南商汤人脸识别方案采用高速、实时的图像处理技术，可以在毫秒级的时间 内完成人脸识别。它可以实时处理大量的图像数据，并快速响应各种复杂场景下的识别需求。 3. 大规模的应用场景 河南商汤人脸识别方案支持大规模的人脸库和并发识别请求。它可以同时处理 数千个人脸特征比对请求，并且可以对数百万人脸数据进行快速搜索和匹配。 4. 可定制和集成性 河南商汤人脸识别方案可根据用户的需求进行定制化开发，满足不同场景下的 特定需求。它提供了丰富的接口和SDK，方便与各类应用系统进行集成。 5. 数据隐私保护 商汤科技高度重视用户数据的安全和隐私保护。河南商汤人脸识别方案采用安 全可靠的数据存储和传输技术，确保用户数据不被非法获取和滥用。 应用案例 河南商汤人脸识别方案已经在多个领域得到成功应用，以下是其中的几个案例：
1. 公共安全领域 河南商汤人脸识别方案在公共安全领域应用广泛。它可以实时监测公共场所的 人员动态，并与犯罪分子数据库进行比对，提供实时警报和预警功能。这有助于及时发现和防范各类安全威胁。 2. 智慧城市领域 河南商汤人脸识别方案在智慧城市建设中发挥重要作用。它可以应用于城市治理、智能交通管理、公共服务等多个方面。例如，它可以用于智能交通信号灯的控制，实现智能化的道路流量管理。 3. 金融领域 河南商汤人脸识别方案在金融领域有广泛的应用。它可以应用于银行、证券、 保险等金融机构的身份验证和交易安全管理。通过人脸识别技术，可以有效防止身份欺诈和资金盗窃。 4. 教育领域 河南商汤人脸识别方案在教育领域也有应用。它可以应用于学生考勤管理、校 园安全监控等方面，提高学校管理效率和安全性。 总结 河南商汤人脸识别方案是商汤科技为河南地区的特定需求定制开发的一套全球 领先的人脸识别解决方案。它具有高精度识别、强大的实时性、大规模的应用场景、可定制和集成性、数据隐私保护等优势。通过该方案，河南地区的公共安全、智慧城市、金融、教育等多个领域可以获得更高效、更安全的人脸识别服务。
人脸识别系统工程师实习项目总结
人脸识别系统工程师实习项目总结随着科技的不断发展，人脸识别系统在各个领域的应用越来越广泛。在我参加的人脸识别系统工程师实习项目中，我有幸参与了一个充满 挑战和机遇的项目，同时也收获了丰富的经验和知识。在这篇总结中，我将分享我在实习项目中的所学所悟，并对自己的成长进行反思。 项目背景与目标 本次实习项目是一个旨在开发一款高效准确的人脸识别系统的工程 项目。项目的背景是随着互联网和人工智能的快速发展，人脸识别技 术的需求越来越迫切。我们的目标是开发一个能够在大规模数据集上 进行高效准确识别的系统，并且能够应用在实际场景中，如安全监控、身份认证等领域。 技术挑战与解决方案 在项目的初期，我们遇到了一些技术上的挑战。首先是对于海量数 据的处理和存储。由于人脸数据较为庞大，传统的存储和处理方式无 法满足需求。为此，我们使用了分布式存储和计算技术，将数据分散 存储在多个节点上，并进行并行处理，从而提高了系统的效率。 其次是人脸的检测和识别算法。由于人脸的姿态、表情等因素的干扰，以及光照条件等因素的变化，人脸识别算法的准确性和鲁棒性仍 然存在挑战。为了提高算法的准确性，我们采用了深度学习技术，并 结合传统的特征提取方法，构建了一个混合的人脸识别算法。通过大
量的训练数据和反复的实验验证，我们不断优化算法，并取得了较好的效果。 实习收获与成长 在参与这个项目的过程中，我收获了许多宝贵的经验和知识，也得到了自己的一些成长。首先是对人脸识别技术的深入理解和应用。通过学习和实践，我对人脸识别算法和系统有了更深的认识，能够独立完成一些小规模的识别任务，并且了解到了人脸识别在安全、医疗、金融等领域的广泛应用。 其次是对团队合作的重要性的认识。在项目中，我与团队成员密切合作，共同解决问题。通过和其他成员的交流和协作，我学会了倾听和尊重他人的意见，也学会了与他人协调工作。团队合作的经验让我体会到了团队力量的强大，以及个人与团队之间的相互促进和成长。 最后是对项目管理和时间规划的重视。在项目过程中，我不仅负责具体的开发任务，还参与了项目的管理和进度的把控。通过管理和规划项目时间表，我学会了合理安排时间，合理分配任务，并能够按时完成任务。这对我个人的职业规划和时间管理能力都有很大的提升。 总结与展望 通过这次人脸识别系统工程师实习项目，我对人脸识别技术有了更深入的了解，也增加了实践经验。我深刻认识到人脸识别技术在未来的发展中的重要性和巨大潜力。同时，我也发现了自己在这方面的兴趣和潜力，决心在以后的学习和工作中继续深耕。
实验总结12篇
《实验总结》 实验总结（一）： 透过这次实验，我大开眼界，因为这次实验个性是回转机构振动测量及谱分析和悬臂梁一阶固有频率及阻尼系数测试，需要用软件编程，并且用电脑显示输出。能够说是半自动化。因此在实验过程中我受易非浅：它让我深刻体会到实验前的理论知识准备，也就是要事前了解将要做的实验的有关质料，如：实验要求，实验资料，实验步骤，最重要的是要记录什么数据和怎样做数据处理，等等。虽然做实验时，指导老师会讲解一下实验步骤和怎样记录数据，但是如果自己没有一些基础知识，那时是很难作得下去的，惟有胡乱按老师指使做，其实自己也不明白做什么。 在这次实验中，我学到很多东西，加强了我的动手潜力，并且培养了我的独立思考潜力。个性是在做实验报告时，因为在做数据处理时出现很多问题，如果不解决的话，将会很难的继续下去。例如：数据处理时，遇到要进行数据获取，这就要求懂得labview软件一些基本操作；还有画图时，也要用软件画图，这也要求懂得excel软件的插入图表命令。并且在做回转机构振动测量及谱分析实验，获取数据时，注意读取波形要改变采样频率，等等。当然不只学到了这些，那里我就不多说了。 还有动手这次实验，使测试技术这门课的一些理论知识与实践相结合，更加深刻了我对测试技术这门课的认识，巩固了我的理论知识。 但是这次实验虽好，但是我认为它安排的时间不是很好，还有测试技术考试时间，因为这些时间安排与我们的课程设计时间有冲突，使我不能专心于任一项，结果不能保证每一个项目质量，所以如果有什么出错请指出！ 实验总结（二）： 实验总结 实验室是培养高层次人才和开展科学研究的重要基地。在西方发达国家，学校对培养学生的动手潜力是十分重视的，这一问题近年来也越来越受到我国教育界人士的广泛重视。为了提高学生的动手潜力，让学生做相关实训并完成单片机实验报告，在实验的形式上注重培养学生的实验技能和动手潜力。从单片机实验心得中学生就能够总结出超多的经验以适应当代社会的发展。 学习单片机这门课程(教学中选用inter公司的mcs-51)，要掌握单片机指令系统中汇编语言各种基本语句的好处及汇编语言程序设计的基本知识和方法，以及单片机与其他设备相连接的输入输出中断等接口-技术。使学生从硬件软件的结合上理论联系实际，提高动手潜力，从而全面掌握单片机的应用。 实验教学的全过程包括认识、基储综合3个阶段。以往的单片机实验是进行软件的编制和调试，与实际应用中的硬件电路相脱节。使学生缺乏硬件设计及调试分析潜力，对单片机如何构成一个单片机最小应用系统，缺乏认识。发布的单片机实验板，透过计算机连接仿真器在实验板上把硬件和软件结合起来一齐调试， 软件的修改也十分方便，软件和硬件调试都透过后，把程序固化在eprom当中，插上8051单片机构成一个完整的单片机应用系统。 实验总结（三）：
人脸识别技术总结
人脸识别技术总结 《人脸识别技术总结》是一篇好的范文，感觉很有用处，盼望大家能有所收获。 篇一：人脸大总结人脸识别技术大总结——Face Detection Alignment 2022-04-08 搞了一年人脸识别，寻思着记录点什么，于是想写这么个系列，介绍人脸识别的四大块：Face detection,alignment,verification and identification(recognization)，本别代表从一张图中识别出人脸位置，把人脸上的点定位，人脸校验和人脸识别。（后两者的区分在于，人脸校验是要给你两张脸问你是不是同人，人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁。 人脸检测（detection）在opencv中早就有直接能拿来用的haar 分类器，基于Viola-Jones算法。但是究竟是老掉牙的技术，precision/Recall曲线渣到不行，在实际工程中根本没法给boss看，作为MSRA脑残粉，这里介绍一种MSRA在14年的最新技术：Joint Cascade Face Detection and Alignment（ECCV14)。这篇文章直接在30ms的时间里把detection和alignment都给做了，pR曲线彪到很高，时效性高，内存占用却特别低，在一些库上虐了Face++和Google picasa，正好契合这篇想讲的东西。可以作为本节的主线。 人脸校准（alignment）是给你一张脸，你给我找出我需要的特征点的位置，比如鼻子左侧，鼻孔下侧，瞳孔位置，上嘴唇下
侧等等点的位置。假如觉得还是不明白，看下图： 图中红色框框就是在做detection，白色点点就是在做alignment。 假如知道了点的位置做一下位置驱动的变形，脸就成正的了，如何驱动变形不是本节的重点，在此省略。 首先介绍一下下面正文要写的东西，由于干货特别多所以可 能会看着看着就乱了，所以给出框架图： ================================= 废话说了这么多，正文开头~ detection 建立了一个叫post classifier的分类器，如下： 1.样本预备：首先调用opencv的Viola-Jones分类器，将recal 阀值设到99%，这样能够尽可能地检测出全部的脸，但是同时也 会有特别多的不是脸的东东被检测出来。于是，检测出来的框框 们被分成了两类：是脸和不是脸。这些图片被resize到9696。 2.特征提取：接下来是特征提取，怎么提取呢？采纳了三种 方法： 第一种：把中做分类，训练出一个能辨别一张图是不是脸的SVM模型。 紧接着将以上三种方法做出的分类器和初始分类器进行比对，画了一个样本分布的图： 这个图从左到右依次是原始级联分类器得到的样本分类分布
实验心得体会及收获
实验心得领会及收获 【篇一：实验心得领会】 实验心得领会 在做测试技术的实验前 ,我认为不会难做 ,就像从前做物理实验同样 , 做完实验,而后两下子就将实验报告做完 .直到做完测试实验时,我才知道其实其实不简单做 ,但学到的知识与难度成正比 ,使我得益匪浅 . 在做实验前 ,必定要将课本上的知识吃透,因为这是做实验的基础,否则,在老师解说时就会听不懂,这将使你在做实验时的难度加大,浪费做实验的可贵时间 .比方做应变片的实验,你要清楚电桥的各样接法,假如你不清楚,在做实验时才去探索,这将使你极大地浪费时间,使你事半功倍.做实验时 ,必定要亲力亲为 ,务必需将每个步骤 ,每个细节弄清楚 ,弄理解 ,实验后 ,还要复习 ,思虑 ,这样 ,你的印象才深刻 ,记得才坚固 ,不然 , 事后不久你就会忘得干干净净 ,这还不如不做 .做实验时 ,老师还会依据 自己的亲身领会 ,将一些课本上没有的知识教给我们,拓宽我们的眼界 , 使我们认识到这门课程在生活中的应用是那么的宽泛. 经过此次测试技术的实验 ,使我学到了许多适用的知识 ,更重要的是 , 做实验的过程,思虑问题的方法,这与做其余的实验是通用的,真实使我们得益匪浅 . 实验心得领会 这个学期我们学习了测试技术这门课程，它是一门综合应用有关课 程的知识和内容来解决科研、生产、国防建设以致人类生活所面对 的测试问题的课程。测试技术是丈量和实验的技术，波及到测试方 法的分类和选择，传感器的选择、标定、安装及信号获得，信号调 治、变换、信号剖析和特色辨别、诊疗等，波及到测试系统静动向 性能、测试动力学方面的考虑和自动化程度的提升，波及到计算机 技术基础和鉴于 labview 的虚构测试技术的运用等。 实验中我学会了单臂单桥、半桥、全桥的性能的考证；用振动测试的 方法，辨别一小阻尼结构的（悬臂梁）一阶固有频次和阻尼系数；掌 握压电加快度传感器的性能与使用方法；认识并掌握机械振动信号丈 量的基本方法；掌握测试信号的频次域剖析方法；还有认识虚构仪器 的使用方法等等。实验过程中培育了我在实践中研究问题，剖析问题 和解决问题的能力以及培育了优秀的工程素质和科学道德，比如团队 精神、沟通能力、独立思虑、测试前沿信息的捕捉能力等；提升了自 己着手能力，培育理论联系实质的作风，增强创新意识。
FaceRecognition
Face Recognition 一、定义 1.人脸识别 特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。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。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。 2.LFW Labeled Faces in the Wild （户外脸部监测数据库）是人脸识别研究领域比较有名的人脸图像集合，其图像采集自Yahoo! News，共13233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像；大多数图像都是由Viola-Jones人脸检测器得到之后，被裁剪为固定大小，有少量的人为地从false positive 中得到。所有图像均产生于现实场景（有别于实验室场景），具备自然的光线，表情，姿势和遮挡，且涉及人物多为公物人物，这将带来化妆，聚光灯等更加复杂的干扰因素。因此，在该数据集上验证的人
脸识别算法，理论上更贴近现实应用，这也给研究人员带来巨大的挑战。 3.FDDB FDDB全称Face Detection Data Set and Benchmark，是由马萨诸塞大学计算机系维护的一套公开数据库，为来自全世界的研究者提供一个标准的人脸检测评测平台，其中涵盖在自然环境下的各种姿态的人脸，作为全世界最具权威的人脸检测评测平台之一，FDDB使用Faces in the Wild数据库中的包含5171张人脸的2845张图片作为测试集，而其公布的评测集也代表了人脸检测的世界最高水平。 4.300-w 人脸关键点定位 5.FRVT Face Recognition Vendor Test 人脸识别供应商测试，由美国国家标准技术研究所定制。更趋近于现实应用的人脸识别测试。 6.FRVT与LFW的比较 两种人脸识别测试源自美国不同机构。识别的面相对象及目的也不近相同。 二者使用的数据样本，在数量级上差别很大。前者更注重于现
人脸识别大数据应用设计方案_商汤
人像识别大数据应用 设 计 方 案
目录 1.建设背景 (4) 2.整体规划设计 (5) 3.建设依据 (6) 4.设计原则 (8) 5.软件架构 (9) 6.业务流程 (11) 7.功能设计 (12) 7.1数据研判 (12) 7.1.1路人分析 (12) 7.1.2徘徊分析 (13) 7.1.3同行分析 (13) 7.1.4区域碰撞分析 (14) 7.1.5落脚地分析 (14) 7.2感知预警 (15) 7.2.1人员聚集感知 (15) 7.2.2驾驶人员感知 (15) 7.2.3异常行为感知 (15) 7.2.4 疑犯感知 (16) 7.2.5标签感知 (16) 7.2.6 越界感知 (16) 7.3智慧社区 (16) 7.3.1 流动人口感知 (16) 7.3.2 异常人员感知 (17) 7.3.3 实有人口感知 (18) 8.数据安全保障 (18) 8.1数据安全 (18) 8.2数据存储安全 (18)
8.3安全传输 (19) 8.4数据传输可靠性 (19) 8.5断点续传 (19) 8.6服务接口安全 (20) 9.硬件配置 (21)
1.建设背景 人像比对应用在国内公安行业已有相当规模的应用，其中在出入境、治安、刑侦等部门应用中实际成果尤其突出，为打击骗取出入境证件，震慑违法犯罪份子、挖出洗白身份的在逃人员等重要工作方面起到了传统方法难以达到的重要作用。使用先进的人像识别技术实现对各类人员的身份验证和警务应用，既是公安局实际业务需求，又是实现“向科技要警力”的重要途径，同时也能为治安、网安、刑侦、反恐、国保、基层派出所等多个部门提供跨部门、跨警种的业务支撑。 动态人像卡口技术是人脸识别技术在实战领域中的另一项应用，技术应用范围更广。它是利用前端摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动检测和跟踪人脸，进而对获取到的人脸图像进行一系列技术处理，以达到识别不同人身份的目的。它可以在非配合条件下从监控视频图像中获取人脸信息，汇聚形成“路人库”（包括人像图片和场景图片），方便事后以图搜图，真正实现了“过人留影”。同时，通过自动人脸抓取和实时布控报警，动态人像识别比对系统的融入可以让民警从重复、繁杂的视频观察中解放出来，减少人工肉眼排查的时间，做到对违法犯罪行为进行预防预警。另外，汇聚形成的“路人库”也可以用于轨迹查询，为办案人员提供嫌疑对象行踪的直观展示。通过大数据关联分析，得到一个人的出现频率、出行特点等信息，办案部门可根据此信息有针对性地部署警力进行精准打击和定点抓捕。 随着人像识别技术的发展，特别是深度学习技术的应用，人像识别具有了实战应用的条件。深化人脸识别技术，实现人像数据的分析、研判、应用，从海量非结构化视频数据中实现以人像为主要特征的档案聚类，有效解决视频海量处理的难题，已成为建设公安大数据、开展智能分析应用的重点。通过人像识别大数据应用，实现对在逃人员布控报警、重点人员（涉毒、前科、异常人员等）感知预警、流动人员建模推送，开展轨迹分析、随行分析、区域碰撞、聚集感知等智能研判大数据分析，能够有效提高公安机关预防预测和预警能力。