融合人脸识别与数据分析的智能签到系统设计

• 作者: 仲梁维 牛亚运
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 计算机视觉 Python 人脸识别 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 分类号: TP303
• 字数: 4409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191114

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仲梁维	上海理工大学机械工程学院	230	858	12.0	21.0
2	牛亚运	上海理工大学机械工程学院	4	2	1.0	1.0