人工智能人脸识别论文题目选题推荐

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人脸识别门禁智能、便捷、安全，人员出入只需刷脸即可，比如云脉人脸识别门禁系统是以人脸识别技术为核心，不需要通过手指或门卡的触发，只要人站在系统前，人脸识别门禁系统就会自动录入操作员面部，并自动与后台信息进行比对，快速准确做出是否放行的结果。可适用于各小区、企业、中小学、金融机构等多种场所的门禁应用

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论文的6要素人物、时间、地点、事件的起因、经过和结果2．论文的人称第一人称和第三人称。3．论文的线索：1以时间转移为线索2以一人为线索3以一事为线索4以一物为线索4．论文的顺序：顺叙、倒叙、插叙5．论文的划分按事件和发展过程、空间转换、内容变化、人物、场景变化、感情变化、表达方式的变换来划分

识别率高，速度快，轻松便捷。推荐了解下虹软人脸识别SDK，方便集成，离线安全

人工智能人脸识别论文题目选题

对关键词“智慧图书馆”进行选题拓展评测，可以拓展出人脸识别、虚拟现实、人工智能等选题方向。读者通过人脸识别进出无感借阅通道，系统同步扫描其携带的书籍自动完成借阅操作，实现借阅零停留。读者戴着VR眼镜体验一款名为“成语论箭”的体感游戏，前方屏幕上的成语少了一个字，他需要用手中的“箭”从十几个红灯笼中射中正确的那个。人工智能有效解决传统图书馆借还书流程复杂、盘点查找工作量大的难题，使图书馆的服务、管理越来越智慧。每天夜晚闭馆后，机器人自动开始图书盘点，在黑暗中也能正常工作，每小时可盘点20000册图书，并能在盘点结束后，向图书馆工作人员发送盘点数据的报表。智慧图书馆意义：极大地节约人力成本，让图书馆工作人员从简单重复的工作中解放出来，转向更有价值的资源整合、研学活动、学术交流等组织工作；更好地发挥图书馆作为综合的文化、学术空间的作用；更了解读者的需求，提高读者的阅读积极性和图书的流通效率；有利于教育教学和学术研究，助力高等院校实现内涵式发展。

要考虑自己的能力和时间要求，智能制造相对来说更宏观一些，内容更广一些，而智能控制技术相对来说要精细一些，内容更深一些。论文选题可遵循以下几条原则：选择自己所学专业范围之内，体现专业素养，综合考虑自己的能力和时间要求，选题选择大小适中，所选题目与生活相关，通过研究帮助解决现实中的问题。智能制造，源于人工智能的研究，一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。

(1)吸引读者的阅读兴趣 （2）引出论题：人脸识别技术。（1）生物识别技术。（2）首先是人脸检测，其次是面部特征定位。（1）进入人们的日常生活（2）在硬件设备方面，使用人脸识别技术开关和控制ios（3）社交网络应用方面，让普通用户的面孔直接与网站上的背景资料、好友关系匹配。（4）升级安全措施。举例子的说明方法。举了人脸识别技术在人们生活中的应用，具体有力地阐明了人脸识别技术的优点。

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人工智能与机器人期刊上的专业文献不知道有没有你这类课题的研究，你可以通过关键词去检索下相关文献参考参考哈

你这个课题厉害，至少要熟悉建模，还有有丰富的生物学知识，最简单的来说怎么才能根据人脸特称识别出性别呢？？必定有生物学依据把？然后就是根据生物学知识进行建模了，最后还要编写程序。

抄抄就可以了 百度文库找几篇拼一拼 google翻译成英文 再翻译成中文 然后把论文读一读 因为是软件翻译的 所以 你要手动改句子 然后把你的论文的图贴进去就可以 了

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可以自己写 但是opencv有现成的函数 为什么不用？

手机人脸识别的原理是用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识别。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习等多种专业技术。同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。扩展资料：人脸识别的优势：在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的。另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。人脸识别的困难：人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。参考资料：百度百科-人脸识别

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。扩展资料：人脸识别与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：1、非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；2、非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；3、并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；4、视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。参考资料来源：百度百科-人脸识别参考资料来源：百度百科-人脸识别技术

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