人工智能刷脸技术介绍
人工智能作为互联网科技的延伸领域，近几年来发展迅猛，尤其体现在如今较为火爆的刷脸支付行业，受到了大多数的消费者的喜爱与追捧，也让大众更加好奇这一技术。
1、人脸识别技术是指利用分析比较的识别人脸。它是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。
2、刷脸支付出现的契机，还是因为在现实生活中，人们支付场景的不便利性。在大型商超及个体手部能力有限的情况下，排队付款的情况往往很常见，这不仅浪费了顾客的时间，也降低了商超的承载能力，导致销售额降低等不利情况。
对于像ETC一样，不停车收费直接通过的场景，既方便了消费者，又节省了时间，也不会导致排队。基于这个痛点的解决，刷脸支付应运而生。
3、无论是移动支付还是刷脸支付，在安全性方面是人们共同关心的。安全是关键，赔付是客户痛点。刷脸支付依然面临这个问题。解决刷脸支付安全问题，取得消费者放心使用主要依靠的是什么呢？必须依靠人工智能技术，在支付安全上特别是移动网络和刷脸支付安全保障上，人工智能最有用武之地。
此前，支付巨头们一直在探讨人工智能用于保障支付安全问题，并提供赔付保障，经智能AI 审核符合相应条件，将能实现“赔付快速到账”。
南京浩雀网络科技有限公司是一家人工智能产品和解决方案的供应商，为各行业客户提供人工智能和互联网技术解决方案。为移动应用融入身份验证功能，加强产品与服务的安全性。主营业务有人脸识别考勤、人脸闸机、智慧校园等解决方案。
人脸识别访客通道管理系统方案(自助访客机)
访客人脸识别系统解决方案 深圳东南创通智能科技有限公司 2018年8月01日 目录 第一章访客系统方案..................................................... 1.1访客系统介绍....................................................... 1.2人脸识别特性....................................................... 1.3场景应用........................................................... 1.4系统流程........................................................... 1.4.1自助访客流程（无人值守）......................................... 1.4.2前期环境配置..................................................... 1.5功能说明........................................................... 1.5.1后台可查询进、出的记录及照片..................................... 1.5.2通过表格导入批量上传照片......................................... 1.5.3临时访客功能..................................................... 1.5.4人脸识别考勤功能................................................. 1.6设备介绍........................................................... 1.6.1自助访客机....................................................... 1.6.2 圆柱式人脸识别门禁 ............................................. 1.7现场安装效果图..................................................... 1.7.2人脸识别通道..................................................... 1.8主要功能简介....................................................... 1.8.1台式访客登记流程................................................. 1.8.2人工预约访客说明................................................. 1.8.3自助访客登记流程................................................. 1.8.4固定用户登记流程................................................. 1.8.5用户登记......................................................... 1.8.6自定义访客凭条................................................... 1.8.7人员信息管理.....................................................
人脸识别道闸管理系统
人脸识别道闸管理系统 一、概述 人脸识别技术简介 随着高科技的蓬勃发展，人体特征分析技术已经作为身份快速识别及视频监控等领域的最新增值点与应用点，在身份识别、智能安防、智能监控、出入管理、证卡认证等方面发挥巨大作用。 面部检测识别技术，是利用计算机图像分析、模型理论、人工智能及模式识别技术的非接触性高端模式识别技术，其可完成从复杂的图像场景中检测、检出特征人像信息，并进行匹配识别的智能分析过程。 面部识别的流程如下图所示： 二、人脸识别道闸管理系统需求 软件的发展给我们的经济带来了很大的推动作用，现在越来越多的软件技术运用于各行各业，市场经济作为经济发展的一部分，推行新的技术对其有很大的帮助作用，而人类面部识别智能化的应用，为工作及生产带来很大便利，提高了效益。比如日常工作中的面部考勤签到，重要客户面部识别，来访人员面部识别等，这些系统的应用为行业及单位带来了很大的收益，因此随着技术的进步，跟上时代的步伐显得尤为重要。 而此次的人脸道闸管理系统正是应用先进的人脸自动识别技术来实现与通道中闸机的自动快速识别与开启，提高办事效率。
三、人脸识别道闸管理系统 3.1系统架构 系统采用了最普通的IP摄像机与工业PC机及TCP/IP网为基础设备，配合人脸智能识别技术为核心，通过协议转换器，使系统在完成人脸识别的同时，也给道闸的闸机一个开关信号，同步开启人行通道的闸机，并且存储、分析所识别的人脸数据，生成统计信息与报表。 系统应用架构分为三部分： 1、人脸采集与制证部分；主要用于通过照片信息或摄像机采集信息把来人身份信息及人脸信息建模、入库，并用于证件信息制作。 2、人脸识别与闸机触发部分；主要通过IP摄像机采集将要通过人行闸机的人员的人脸信息，并跟库中人员信息进行比对，如果识别结果正确，闸机将开启，允许通过。如果库中没有人员人脸信息，则可以通过刷卡方式，开启闸机。 3、人脸识别结果统计与大屏显示；保存人脸识别结果，提供统计分析功能，且能通过大屏显示现场人脸识别情况及查询识别结果。 3.2系统应用部署 3.3系统功能设计 1、人员基础信息管理
人工智能发展史
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。
人脸识别人行通道系统
人脸识别通道系统 （解决方案 - 微控科技） 微控智慧全新推出人脸 / 指纹识别智能通道闸机出入管理控制系统（以下简称通道系统），可 以实现门禁、考勤、限流等功能，还有收费功能。具有对人员出入控制、实时监控、保安防盗报警等 多种功能，它主要方便内部大量人员有序出入，杜绝外来人员随意进出，既方便了内部管理，又增 强了内部的保安，从而为用户提供一个高效和具经济效益的工作环境。 1. 人行通道系统组成 人行通道系统主要由计算机、智能读卡部分、智能闸机、智能卡及管理软件等组成。计算机与智能闸 机之间采用 TCP/IP 网络结构通讯，通讯距离可无限扩展，单台计算机可接任意数量智能闸机。智能闸机，既可联网运行，又可脱机运行。 2. 人行通道系统优势微控面部识别进出人行通道系统是采用非接触式智能技术，研制开发的智能系统，与其它系统相比较，其优势在于：人脸/指纹识别：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种高安全生物识别技术。用高清摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部指纹识别。成功的解决了一卡多多卡、保密、无卡、操作简便等多种问题，大大提高了系统的实用性。
3. 门禁系统硬件说明 翼闸技术参数： 1. 电源电压：AC220V ±10% 、50Hz ； 2. 驱动电机：直流电机24V/100W ； 3.工作环境温度：—30 C?+70 C； 4.相对湿度：相对湿度w 95%、不凝露； 5 .输入接口：12V电平信号或脉宽〉100ms的12V脉冲信号； 6 .驱动电流：>200mA ； 7.通信接口：电气标准/TCPT 通讯； 8.通信距离：局域网通讯； 9. 最大通道宽：550mm ； 10. 通行速度：＜40人/分钟； 11. 闸门开、关时间： 1.5 秒（可调）；（指纹消费扣款成功后开闸） 12. 外形尺长1000* 宽300* 高980mm（可定制）； 13. 结构：框架结构/ 标准不锈钢外壳； 14. 工作环境：室内、室外。 人脸翼闸功能参数： 1. 全部采用304 不锈钢材质，依据防潮、防尘、防水国际规范设计； 2 .箱体在标准化设计基础上，激光下料、开孔，一次成型技术、机械化拉丝工艺，模块化对接，易于装卸维护，互换程度高； 3.通体不锈钢箱体厚度1.2mm ； 4 .翼闸挡板上独有的冷光源警示装置，业内首创,可选；（需定制） 5. 翼板采用高强度透明材质，配套冷光源背景灯，保障行人夜间安全通行；
人工智能发展史
人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，
智慧工厂—人脸识别闸机+考勤出入控制解决方案
智慧工厂通道闸机考勤管理系统 应 用 及 解 决 方 案 https://www.360docs.net/doc/921579470.html,
目录 目录2 第一章前言3 1、背景及应用目的3 2、系统建设的必要性与可行性3 3、系统建设的主要意义3 第二章人脸识别闸机+考勤方案描述5 1、总体方案简介5 2、人脸闸机控制+考勤系统构架与使用模式6 1人脸闸机控制系统基本组成部分6 2人脸识别闸机控制系统使用模式7 3、人脸识别闸机控制可实现功能8 4、人脸识别闸机控制器参数10 第三章本司人脸识别技术优势11 1、人脸识别产品优势11 2、S HARPI F ACE技术优势11 错误!未定义书签。
第一章前言 1、背景及应用目的 随着经济的快速发展，出入口控制系统已经成为企事业单位必备的系统之一，当前某办公大楼仅有大门有出入口控制系统，每个楼层之间仅为传统防火门，当前无法有效的对通行楼层的人员身份进行有效掌控，存在一定的不足和隐患。 出入口控制系统主要是通过辨识通行人员权限来合理掌控区域通行的系统，传统出入口系统主要为密码、卡片、指纹等门禁系统。此类型系统有些容易丢失、复制而无法精确辨识身份，而指纹只能留下通行记录而无实际通行实时照片，且当前“指纹套”的出现，带来了一定的安全隐患，因此均有不足。企事业单位提升整体形象，加强各类人员身份的辨识需要更新更先进的技术来解决以上问题。 2、系统建设的必要性与可行性 人脸识别出入口控制系统，采用当前国际前沿的非接触式的人脸识别技术做为辨识身份的依据，能够有效解决卡片、密码被复制和遗失风险，能够轻松，使用时无需接触设备，使用方式非常符合人类与生俱来的辨识习惯，且能留下通行时的实时照片，人脸识别闸机+考勤出入口控制系统具备众多专业闸机所需功能，完全能够满足企事业单位出入口控制要求。系统采用专业人脸识别门禁设备与管理平台结合的方式，将安全掌控于轻松管理集于一身，能有效提升企事业单位的形象，有效提升管理效率。 3、系统建设的主要意义 1、加入人脸识别技术以后，可以有效的解决出入口人员身份辨识问题，大大提出入
营门出入管理人脸识别系统技术方案
营门出入管理人脸识别 系统技术方案 LEKIBM standardization office【IBM5AB- LEKIBMK08- LEKIBM2C】
营区出入管理人脸识别系统
1.系统概述 根据管理需求对通行人员使用出入管理人脸识别系统进行验证识别。出入管理人脸识别系统实现对人脸的采集、识别和验证。出入管理人脸识别系统主要由人脸注册管理软件、人脸采集摄像机、人脸验证识别服务器组成，具有人脸注册、人脸特征库管理、支持人脸图像的输入、人脸验证识别、记录管理、人脸库参数设置等功能，并提供相应的的软件接口，支持与上层应用系统对接和集成。 2.人员验证识别方式 为了进一步提高出入管理业务的效率，增强内部、来访人员通行的便利性，提出了1:N人脸验证识别方式。 1:N人脸识别业务流程如下所示： 内部人员内部管理中心预先采集所有人员人脸图像信息，来访人员在传达室采集人脸图像信息，人脸图像经过特征提取存储到人脸识别系统人脸库中。 通行人员通过出入口时，设置在出入口的人脸采集摄像机现场采集内部人员人脸信息，与指定人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张人脸。根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度，返回用户信息和匹配度，匹配度超过指定阈值时，对该当通行人员予以放行。在人脸验证识别方式无法正常验证通过时，由执勤人员验证确认后予以放行。流程图见图1。
人脸特征库人脸特征库 人脸照片和身份证信息 出入口 出入管理系统 人脸识别设备 人脸采集摄像机 出入管理系统后台服务 ①信息采集出入管理人脸识别系统组成图如图2、3所示。
图2 出入管理人脸识别系统组成框图 测试机A 测试机B 人脸识别服务器S1 人脸采集摄像机C1 人证采集设备 (身份证T1、军官证T2)图 图2 出入管理人脸识别系统组成与连接关系图
人工智能历史、核心技术和应用
人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史
人脸识别人员通道方案
1.1人员出入口系统 1.1.1系统概述 针对项目对出入口人员通道闸控制系统的管理需求，结合实际管理状况，本案设计所有进出人员通道控制区域的人员均需刷卡认证后方可通行，系统可以有效防止未授权人员随意进入受控区域，确保内部安全及休息、工作不被打扰。系统可有效控制人员通行秩序，使得出入口通行井然有序，方便人员出入管理。 本系统可将人防和技防有效结合，实现较为理想的管理目标，且有利于出入口的清晰分流管理。 1.1.2系统组成 系统由感应IC卡、感应读卡器、人员通道闸机、通道闸控制器、出入口管理软件及系统工作站等组成。根据出入口通道管理需要，设计选用网络型通道控制主机，通道控制器采用TCP/IP通讯方式进行与上层管理层通讯方式，支持联机或脱机独立运行，并可联动附近视频监控设备进行抓拍存储，人员通道控制系统接入智能建筑综合管理平台可实现设备资源、人员权限与配置的统一管理。 系统架构示意如下图：
图1.人员出入口系统架构 人员身份识别卡：通过随身携带的出入口控制卡实现对出入人员的身份识别。工作人员出入卡主要为内部办公人员及物管人员使用，在介质上使用感应卡实现对人员的出入管控。 识别控制终端：识别终端由感应读卡器、通道控制主机、闸机（人员通道闸机）等设备组成，主要应用于内部人员出入检测。当携带识别卡的人员经过识别区域时，由识别终端进行读卡识别，系统自动识别人员的身份并判断其出入权限，持合法卡方可放行出入。 图像抓拍系统：系统主要用于人员出入时的图像抓拍，当持卡者刷卡经过通道时，系统自动抓拍该人员的进\出图像，并自动存档，便于日后检查核对。同时还可对其他外部人员产生威慑影响，由此使外来人员不敢随意闯入。
人脸识别人员通道方案
1.1 人员出入口系统 1.1.1 系统概述 针对项目对出入口人员通道闸控制系统的管理需求，结合实际管理状况，本案设计所有进出人员通道控制区域的人员均需刷卡认证后方可通行，系统可以有效防止未授权人员随意进入受控区域，确保内部安全及休息、工作不被打扰。系统可有效控制人员通行秩序，使得出入口通行井然有序，方便人员出入管理。 本系统可将人防和技防有效结合，实现较为理想的管理目标，且有利于出入口的清晰分流管理。 1.1.2 系统组成 系统由感应IC卡、感应读卡器、人员通道闸机、通道闸控制器、出入口管理软件及系统工作站等组成。根据出入口通道管理需要，设计选用网络型通道控制主机，通道控制器采用TCP/IP通讯方式进行与上层管理层通讯方式，支持联机或脱机独立运行，并可联动附近视频监控设备进行抓拍存储，人员通道控制系统接入智能建筑综合管理平台可实现设备资源、人员权限与配置的统一管理。 系统架构示意如下图：
图1.人员出入口系统架构 人员身份识别卡：通过随身携带的出入口控制卡实现对出入人员的身份识别。工作人员出入卡主要为内部办公人员及物管人员使用，在介质上使用感应卡实现对人员的出入管控。 识别控制终端：识别终端由感应读卡器、通道控制主机、闸机（人员通道闸机）等设备组成，主要应用于内部人员出入检测。当携带识别卡的人员经过识别区域时，由识别终端进行读卡识别，系统自动识别人员的身份并判断其出入权限，持合法卡方可放行出入。 图像抓拍系统：系统主要用于人员出入时的图像抓拍，当持卡者刷卡经过通道时，系统自动抓拍该人员的进\出图像，并自动存档，便于日后检查核对。同时还可对其他外部人员产生威慑影响，由此使外来人员不敢随意闯入。
人工智能简介及发展趋势
计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009
前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作
人工智能概念简介
1，哈什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。 人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman, 1978）；人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland, 1985）；人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（Rich Knight,1991）；人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston, 1992）；广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998） 2，人工智能有哪些研究途径？说明其研究特点。 1.心理模拟，符号推演:模拟人脑的逻辑思维，利用显式的知识和推理来解决问题。 擅长实现人脑的高级认知功能。2.生理模拟，神经计算:具有高度的并行分布型，很强的鲁棒性和容错性，擅长人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知功能。3.行为模拟，控制进化:具有自学习，自适应，自组织特性的智能控制系统和智能机器人。4.群体模拟，仿生计算：成果可以直接付诸应用，解决工程问题和实际问题。5.博采广鉴，自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。7.原理分析，数学建模：纯粹用人的智能去实现机器智能 3，给出人工智能的五个应用领域。 难题求解，自动规划、调度与配置，机器定理证明，自动程序设计，机器翻译，智能控制，智能管理，智能决策，智能通信，智能仿真，智能CAD，智能制造，智能CAI，智能人机接口，模式识别，数据挖掘与数据库中的知识发现，计算机辅助创新，计算机文艺创作，机器博弈，智能机器人。 4，枚举出各种搜索策略。 盲目搜索：无向导的搜索，树式盲目搜索就是穷举搜索，不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索，回溯的线式搜索也是穷举式搜索。 启发式搜索：是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略，如全局择优，局部择优，最佳图搜索。按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。 5，人工智能的基本技术有哪些？ 表示：符号智能的表示是知识表示，计算智能的表示一般是对象表示 运算：符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作，计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算 搜索：符号智能在问题空间内搜索进行问题求解，计算智能在解空间搜索进行求解6，你认为人工智能未来的发展趋势是什么？ 多种途径齐头并进，多种方法协作互补。 新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓。 理论研究更加深入，应用研究愈加广泛。 研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。 7，你认为机器的智能会超过人类吗？为什么？ 8，归结原理进行定理证明的步骤有哪些？归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些？ 证明 1.先求出要证明的命题公式的否定式的子句集S； 2.然后对子句集S（一次或者多次）
人脸识别人员通道方案设计
人员出入口系统 系统概述 针对项目对出入口人员通道闸控制系统的管理需求，结合实际管理状况，本案设计所有进出人员通道控制区域的人员均需刷卡认证后方可通行，系统可以有效防止未授权人员随意进入受控区域，确保部安全及休息、工作不被打扰。系统可有效控制人员通行秩序，使得出入口通行井然有序，方便人员出入管理。 本系统可将人防和技防有效结合，实现较为理想的管理目标，且有利于出入口的清晰分流管理。 系统组成 系统由感应IC卡、感应读卡器、人员通道闸机、通道闸控制器、出入口管理软件及系统工作站等组成。根据出入口通道管理需要，设计选用网络型通道控制主机，通道控制器采用TCP/IP通讯方式进行与上层管理层通讯方式，支持联机或脱机独立运行，并可联动附近视频监控设备进行抓拍存储，人员通道控制系统接入智能建筑综合管理平台可实现设备资源、人员权限与配置的统一管理。 系统架构示意如下图：
人员出入口系统架构 人员身份识别卡：通过随身携带的出入口控制卡实现对出入人员的身份识别。工作人员出入卡主要为部办公人员及物管人员使用，在介质上使用感应卡实现对人员的出入管控。 识别控制终端：识别终端由感应读卡器、通道控制主机、闸机（人员通道闸机）等设备组成，主要应用于部人员出入检测。当携带识别卡的人员经过识别区域时，由识别终端进行读卡识别，系统自动识别人员的身份并判断其出入权限，持合法卡方可放行出入。 图像抓拍系统：系统主要用于人员出入时的图像抓拍，当持卡者刷卡经过通道时，系统自动抓拍该人员的进\出图像，并自动存档，便于日后检查核对。同时还可对其他外部人员产生威慑影响，由此使外来人员不敢随意闯入。
管理工作站和数据库：管理工作站和数据库主要用于对出入口控制操作进行记录，供出入口控制管理人员进行数据查询和管理。在项目出入口保安室设置系统工作站，在项目物业管理中心设置系统服务器。 在使用出入口控制系统时，出入人员通过出入卡确定身份，并由应用系统自动进行识别，由管理人员进行监督，对通过系统识别、有相关授权的用户，允许出入。 系统功能 ?反应快，干扰少，耗电量小，稳定度高； ?系统置大容量存储空间； ?具黑及来宾卡设定，可设定使用时间段、次数； ?采用主机与读卡机分离式设计，方便安装、调试； ?与管理计算机通讯采用TCP/IP方式； ?支持时间表、时段表、持续开门时段（以一周规划）及假日时段设定；
人工智能技术在游戏中的应用解读
人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日
人工智能技术在游戏中的应用 前言：人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机 科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系 统等，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。 关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命； 专家系统；神经网络；遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类
最新校园道闸人脸识别综合管理系统(校园).pdf
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
营门出入管理人脸识别系统技术方案
营区出入管理人脸识别系统
1.系统概述 根据管理需求对通行人员使用出入管理人脸识别系统进行验证识别。出入管理人脸识别系统实现对人脸的采集、识别和验证。出入管理人脸识别系统主要由人脸注册管理软件、人脸采集摄像机、人脸验证识别服务器组成，具有人脸注册、人脸特征库管理、支持人脸图像的输入、人脸验证识别、记录管理、人脸库参数设置等功能，并提供相应的的软件接口，支持与上层应用系统对接和集成。 2.人员验证识别方式 为了进一步提高出入管理业务的效率，增强内部、来访人员通行的便利性，提出了1:N人脸验证识别方式。 1:N人脸识别业务流程如下所示： 内部人员内部管理中心预先采集所有人员人脸图像信息，来访人员在传达室采集人脸图像信息，人脸图像经过特征提取存储到人脸识别系统人脸库中。 通行人员通过出入口时，设置在出入口的人脸采集摄像机现场采集内部人员人脸信息，与指定人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张人脸。根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度，返回用户信息和匹配度，匹配度超过指定阈值时，对该当通行人员予以放行。在人脸验证识别方式无法正常验证通过时，由执勤人员验证确认后予以放行。流程图见图1。
人脸特征库人脸特征库 人脸照片和身份证信息 出入口 出入管理系统 人脸识别设备 人脸采集摄像机 出入管理系统后台服务 ①信息采集出入管理人脸识别系统组成图如图2、3所示。
图2 出入管理人脸识别系统组成框图 测试机A 测试机B 人脸识别服务器S1 人脸采集摄像机C1 人证采集设备 (身份证T1、军官证T2)图 图2 出入管理人脸识别系统组成与连接关系图
人工智能的日常应用——论文
研究生学位课程论文论文题目：人工智能的日常应用
人工智能的日常应用 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展的综合性学科。21世纪是计算机科技飞速发展的时代，随着科技的不断发展，一些新型人工智能技术正在走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，通过这篇文章使我们对身边的人工智能应用有一个感性的认识。 关键词：人工智能（AI）应用计算机 人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译四个方面的人工智能的日常生活应用。 一、符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。 计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。 尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran 语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展和完善之中。