XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRecognition
面部识别 - 机器学习
1.准备和权限：a）命令：使用sudo chmod和sudo chown来调整权限和所有权，以确保自制的自制可以安装和操作而无需限制。a）目的：确保目录并配置软件管理的系统访问。2.Homebrew安装：a）目的：安装Homebrew，该软件包管理器简化了MACOS上的软件安装，从而促进了软件依赖关系的管理。3.CMAKE安装：a）命令：BREW安装CMAKE B）目的：安装CMake，该工具可以自动化软件的配置和构建软件，对于编译Dlib等库至关重要。4.FACE识别库安装：a）命令：PIP INSTALS FACE_REVICENTIT B）目的：安装Face_recognition库，该库为Python提供了高级功能，用于面部检测和识别任务。5.支持依赖关系：a）库：包括用于数据处理的Numpy，用于图像处理的枕头以及用于机器学习操作的DLIB。b）目的：这些库支持有效的数据和图像管理，这是处理和识别面孔所必需的。6.优化和模型设置：a）活动：从源中编译DLIB并下载预训练的面部识别模型。b）目的：确保该软件已针对您的硬件进行了优化，并提供了即时面部识别功能的现成模型。
可供性识别的认知过程
定义................................................................................................................................................. xiii
FortiRecorder 人脸识别 AI 指南
更新日志 4 简介 5 AI 摄像头配置 6 将摄像头连接到 FortiRecorder 6 启用人脸识别 AI 功能 6 人脸群集 8 将新人脸群集链接到用户 8 编辑已知人脸群集 9 人脸时间线 10 用户数据库 11 查看用户记录 11 编辑用户人脸群集 12 创建部门和角色 12 策略 14 创建策略 14 查看事件 15 高级配置选项 16 创建平面图 16 将 AI 摄像头分配到某个位置 17 设置 AI 摄像头的时间表 18
使用 Python 进行人脸检测和图像识别
Vishaal Chandrasekar SRM 科学技术研究所 摘要：本论文的主要目的是使用 Python 编程语言和 OpenCV 计算机视觉库检测图像中的脸部并进行识别。本研究的实际框架主要集中在人脸检测和识别上。Haar Cascade 算法用于人脸检测。对于面部识别，使用局部二值模式直方图算法。当今一代人工智能和机器学习技术的快速发展将世界推向了新的水平。此外，借助人工智能和机器学习等最新技术，可以解决人类面临的许多不可能的情况。人工智能和机器学习在不同领域有着广泛的应用。例如，计算机视觉、机器人、医疗、游戏和工业。数据对于机器学习和人工智能以及许多项目都至关重要。为了简单地理解人工智能，它有助于解锁任何识别人脸的设备，如智能手机。此外，本文还解释了人工智能以及机器学习的发展趋势和应用领域。因此，本论文是一套完整的理论知识以及人工智能和机器学习应用的实际实现。 关键词：算法，人工智能，数据，Haar 级联，机器学习，OpenCV，Python 缩写列表： AI - 人工智能 ML -机器学习 CERN - 欧洲核子研究组织 CV - 计算机视觉 DL - 深度学习 GB - 技嘉 GPS - 全球定位系统 IBM - 国际商业机器 ID - 识别 IDE - 集成开发环境 LISP - 列表处理 NASA - 美国国家航空航天局 NumPy - 数值 Python OpenCV - 开源计算机视觉 PIP - 首选安装程序 RGB - 红绿蓝 SDK - 软件开发工具包 QR - 快速响应 VR - 虚拟现实 XML - 可扩展标记语言 1.简介 在这个智能时代，人们被现代先进的技术所包围。通过小如手掌的设备，AI 应用程序可以访问世界各地的所有信息。人工智能软件在许多方面使人类的生活变得更简单。此外，自学习算法和低成本计算的在线数据的可用性将机器学习提升到了一个新的水平。人工智能的普及度迅速增长，已成为人类日常生活的一部分。现代智能技术的快速发展为人类带来了更美好未来的希望。虽然制造智能机器的趋势早已开始，但过去几十年一直是人工智能的梦想
收入确认工作组 - AICPA
以下是由部分 AICPA 收入确认工作组确定的潜在收入确认实施问题列表。该列表包含每个实施问题的状态，并将在问题通过尽职调查流程后更新。此流程包括 AICPA 收入确认工作组 (RRWG) 和财务报告执行委员会 (FinREC) 以及 FASB 过渡资源组 (TRG)（如适用）的全面审查。有关这些收入确认实施问题的更多信息会定期发布在 AICPA 收入确认资源中心，网址为 http://www.aicpa.org/revenuerecognitionrecognition
声源识别：理论与计算模型
计算模型是我们理解复杂系统的最佳工具。通过制定系统运行理论、构建体现该理论的模型，然后测试该模型的性能，可以确定该理论的优势和劣势。有时，模型会模仿系统的某些方面，这种对应关系可以作为支持该理论的证据。然而，更常见的是，模型无法解释系统行为的关键方面。这些缺点很有价值，因为它们告诉我们理论的弱点，通常突出了理论家做出的默认假设。模型也很有价值，因为它们可以被广泛操纵。通过更改参数或有选择地启用和禁用模型的组件，可以深入了解整个系统的运行情况。
虹膜识别的分割级融合 - FastPass
摘要 — 本文研究了在特征提取之前在规范化/分割级别进行融合的潜力。虽然在数据/特征级别、分数级别和等级/决策级别有几种生物特征融合方法，结合了原始生物特征信号、分数或等级/决策，但这种类型的融合仍处于起步阶段。但是，对更宽松、侵入性更小的记录条件的需求日益增加，尤其是对于移动虹膜识别，这表明需要进一步研究这种非常低级别的融合。本文重点介绍了虹膜生物特征系统的多分割融合方法，研究了结合多种规范化算法的分割结果的好处，在公共 CASIA 和 IITD 虹膜数据集上使用两种不同的公共虹膜工具包 (USIT、OSIRIS) 中的四种方法。根据识别准确度和地面实况分割数据的评估表明，分割算法所犯错误类型具有很高的敏感性。
利用遥感技术识别和监测滑坡...
使用被动光学传感器的遥感数据进行滑坡识别和监测 2013 年 12 月 18 日公开答辩 考试委员会 Rémi Michel 教授 巴黎皮埃尔和玛丽居里大学教授 审稿人 Sébastien Lefèvre 教授 瓦讷南布列塔尼大学教授 审稿人 Jean-Michel Dischler 教授 斯特拉斯堡大学教授 审稿人 Michel Jaboyedoff 教授 洛桑大学教授 口试人 Jean-Philippe Malet 博士 斯特拉斯堡大学法国国家科学研究院高级研究员 口试人 Christiane Weber 博士 斯特拉斯堡大学法国国家科学研究院研究主任 发起人 Norman Kerle 博士 特温特大学副教授 恩斯赫德 受邀 Anne Puissant 博士 斯特拉斯堡大学副教授 受邀
可见光和红外图像在人脸识别中的应用
本文介绍了一项研究的初步结果，该研究比较了可见光和红外 (IR) 图像在人员识别至关重要的区域（例如机场和安全建筑）中检测和识别人脸的有效性。我们通过在本研究收集的图像数据库上运行三种人脸识别算法来比较可见光和红外图像的有效性。使用相同场景收集的数据库中的每个人都有红外和可见图像。我们在研究中使用了三种非常不同的特征提取和决策算法，以确保比较不会依赖于特定的处理技术。我们还展示了可见光和红外决策指标融合时的识别结果。识别结果表明，可见光和红外图像在算法中的表现相似，并且红外和可见光图像的融合是一种可行的增强性能的方法，而不仅仅是单独使用其中一种。我们研究了面部不同区域对识别的相对重要性。我们还讨论了实施的实际问题，以及研究下一阶段的计划，即在不受控制的环境中进行人脸检测。给出了初步的人脸检测结果。