简介：摘要：考勤系统是很多现代化企业和事业单位用来提高员工积极性的重要方式之一，因此智能化考勤系统的发展在这种市场需求下获得了充分的动力。其中深度学习人脸识别技术是智能化考勤系统的核心技术之一，对于系统识别的准确性和安全性具有重要影响。本文就考勤系统中深度学习人脸识别技术的应用展开了探讨。

简介：摘要：为了限制人脸识别中的特征选择和个性化算法，提出了一种基于深度学习的人脸识别算法。实验结果表明，与传统的单一或融合算法相比，该算法具有更高的检测率、更好的局部性能和更好的抗干扰性能。

简介：摘要：本文分析了目标检测算法YOLOv5网络结构的优缺点，提出了一种轻量化网络模型YOLOv5s-lite，对原来的YOLOv5s进行了模型加速，用分组卷积、深度可分离卷积和通道混洗操作代替网络中部分普通卷积，并在自制的螺栓模板数据集上验证了检测性能和模型复杂度，在基本不改变检测精度的情况下将网络模型减小了将近一半。

简介：英国高级学校一项学生调查研究中得到学校照明系统与学生注意力水平呈正相关的趋势。Epsom和Ewell高级学校是英国第一个专注于改进学生学习环境的教学照明系统。

简介：

简介：摘要人脸识别技术属于身份认证的一种方式，在工作考勤中使用人脸识别技术，能够结合现代化人工智能技术的应用，更加准确和客观的的了解出勤情况，促进考勤系统的现代化发展。本文主要分析了基于人脸识别技术的考勤工作应用情况。

简介：摘要在电力工程施工过程中，安全施工管理较为重要，直接决定整体工程的施工建设效果，然而，目前在电力工程安全施工领域中，受到诸多因素的影响，难以合理的进行身份确认管理，甚至会出现工作人员身份冒充的问题，导致工程的安全性降低。针对于此，下文分析人脸识别技术，提出几点在电力安全施工领域中的应用建议，以供参考。

简介：摘要在生物识别技术中，人脸识别具有无需接触、唯一性、环境要求低等特点，是一种常用的模式识别方法，在视频监测、身份认证等领域应用广泛．在实际应用中，特征主要用于描述光照人脸的类型，其结果直接影响人脸识别的优劣，因此选择最优人脸特征建立人脸识别算法，已成为当前人脸识别研究的重点。人脸特征包括局部特征和全局特征两种，其中局部特征主要包括纹理特征、局部二值模式（LBP）特征、颜色特征等，用于刻画人脸的细节信息；全局特征主要用于刻画人脸的整体信息，如主成分分析、核主成分分析等提取的人脸特征。

简介：摘要：

简介：摘要随着科技的不断进步，人脸识别将会成为未来的发展趋势，只要有你的脸就可以解决问题，以后会成为一个“看脸的时代”。人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。我们应跟随时代脚步大胆创新，将人脸识别技术带入我们的工作，为我们节省人力物力资源，提升工作效率，增加工作质量，增加工作可靠性。

简介：摘要：近年来随着新一代信息技术的快速发展，基于人体生物特征的身份验证应用日趋广泛，人脸识别作为生物识别技术的一种,以其直观、简便、快捷的特点，在各个领域得到了广泛的应用。但是它在给用户带来便利的同时，存在着人脸特征信息泄露和技术滥用等安全问题。另外，人脸特征信息属于个人敏感信息，在识别过程中存在着未经被识别人同意的情况下强行采集的隐私问题。如何在应用人脸识别技术的过程中，安全有效地保护用户隐私就成为近来业界急需研究解决的问题。鉴于此，文章对人脸识别技术应用的侵权风险与控制对策进行了研究，以供参考。

简介：摘要随着越来越多的高科技技术进入人们的生活，人脸识别技术作为一种新兴的生物识别技术也渗透到智能小区的各个方面，如监控、门禁、考勤等系统。通过前端监控摄像机或人脸采集设备对出入小区的人员进行人脸信息检测，并与已知人脸信息数据库中的数据进行比对，通过计算机后台处理工具，对出入人员进行全面的自动化管理，若检测到属于该小区以外人员，系统能够及时触发远程报警。由于该技术系统结构简单、使用方便，具有高可靠性和安全性，可以灵活的在不同的场合实现各种各样的智能化应用，因此具有较好的应用前景。

简介：摘 要：随着科学技术的发展，人脸识别已被越来越多地运用到各个行业，特别是在出入口的监控管理上，它的技术使得对小区和楼宇的进出管理变得更加可靠、方便和高效。这种情况的实施为核电站的技术运用提供了大量的实例。核电站对进出的管制很严，对人员和车辆的进出都有很高的要求。核电站的新科技，必须在其他行业得到广泛而可靠地应用，然后再投入到核电站中。目前，在核电站的进出口管理系统中，采用了人脸识别的方法。它可以用来代替原来的门禁系统，与原来的 CPU卡加密技术和生物特征识别技术一起使用。可以在核电厂的分区内使用，进行试验，根据使用效果，效率，实现对整个工厂的进口控制系统的技术升级。对新建成的核电站进行了实例分析，以促进核能产业的全面普及。

简介：摘要：在当前信息化背景下，科学开展深度学习活动，对提升专业技能提高就业质量具有重大的帮助。结合当前配电设备识别技术存在的优点与问题，科学开展创新性实践教学活动，充分发挥配电设备识别技术的资源性作用，提升工作效率与质量，全面彰显自动化技术的工作成效。通过对监测区安装网络摄像技术，可以结合具体监测区域进行数据分析，保证配电设备智能识别技术发挥领航性作用，提升各个工作岗位学习效率与质量，全面增强企业产值提升，提高机械与人工合力工作成效，为企业全面性发展奠定坚实基础。

简介：摘要实现人脸识别技术与视频安防监控系统系统的结合，是安防行业发展的迫切需要，其重要意义在于显著提升监控系统的智能化程度，拓展了监控系统的应用领域，为传统监控行业的发展注入了新的活力，为广大用户提供了智能化的视频检索手段，明显改善了系统的易用性，有效推进了安防一体化建设的进程。

简介：摘要随着社会的不断发展进步，社会对于自身的隐私安全越来越重视，视频监控技术也受到了社会的重视。现代化的视频监控技术越来越智能化，人脸识别技术就是现在得到发展的高级视频监控技术中的一种。人脸识别技术是智能视频监控系统研究中的一个重要突破，人脸识别技术满足了很大一部分民众对于视频监控技术的需求。该文章就智能视频监控系统中的人脸识别技术进行了较为深入的探究。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域的应用愈发广泛。电力工程巡视作为确保电力系统稳定运行的重要环节，其自动化和智能化水平的提升对于提升巡视效率和准确性具有重要意义。基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，能够利用深度学习技术自动识别和分析电力设备状态，为巡视人员提供更为精准的数据支持。本文旨在设计一种高效、准确的电力工程巡视识别算法，通过对深度学习模型的研究和优化，提升其在电力工程巡视中的应用效果，为电力行业的智能化发展贡献力量。

简介：摘 要：电力设备故障的发生给电力生产与供应带来了严重的威胁。为了提高电力设备故障识别的准确性和效率，本研究利用深度学习算法建立深度学习网络，对电力设备图像与文本数据进行处理，结合电力设备运行状态及以往检修数据，实现电力设备故障的智能识别。研究结果表明，深度学习算法在电力设备故障识别中具有很高的准确性和效率，可以为电力设备的运行和检测提供便利，促进电力设备故障识别与检测智能化的发展。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要人脸识别技术与自动检票系统相结合，是该行业的关键研究和发展方向，可以进一步提高轨道交通运营的效率和服务水平。分析了人脸识别系统的优缺点及其在地铁应用中的优缺点。提出了基于具体人事方案、单线通勤客运方案和第三方支付平台的现行应用方案。