ubuntu人脸识别实验报告

人脸检测流程

选取特征（本文采用Haar-like特征）

选取分类器算法，训练人脸分类器（本文采用Adaboost级联分类器）

对图像进行人脸检测

人脸识别流程

选取人脸识别算法（本文包括PCA、FDA和LBP）

训练识别模型

对目标进行识别

ubuntu相关资料介绍ubuntu在2.4后引入了人脸识别相关模块，原来只有人脸检测部分。在ubuntu官网，有较详细的介绍，看!目录，在该目录中重点要看这篇!Face Recognition with ubuntu.

这应该是一个德国人写的，在教程中他提到了3个算法：

EigenFaces

FisherFace

Local Binary Patterns Histograms

前面两个算法都是利用子空间的原理，有一定的相似性，分别以PCA和LDA 为基础。后者以特征选取为主，做法思路都不大一样，建议分开看。该教程中对算法的描述过于简洁，不适合初学者看，建议寻找相关资料进一步阅读。PCA-主成分分析法PCA在很多地方都有应用，是一个十分简单有效的方法。其思想概括起来即降维，它认为原始数据中包含了大量的噪音和冗余，通过协方差矩阵的对角化可以得到一个子空间，该子空间的维度大大降低，却神奇的保留了原始

数据中的显著特征。

该算法的具体原理可参考斯坦福大学的公开课，Andrew.Ng的机器学习课程，里面有一章节专门讲pca，若觉得看视频太慢，可以直接看讲义，讲的很清楚。国内有几个博客作者对它进行了翻译，推荐：

!主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

!机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）,主成分分析(PCA)

该算法涉及较多的线性代数知识，忘掉的同学建议复习下相关内容。

LDA-线性判别分析fisherface的FDA是在LDA基础之上的一种算法。关于线性判别的思想如下：它认为在PCA中，PCA把数据作为一个整体来看，即数据源中所有的显著特征都会被保留下来，如果一个人的脸在强光下和弱光下，pca生成的子空间有显著的差异，而他们却是同一张脸。LDA的思想是寻找一个分割平面（在二维中即直线），来区分两种不同类别的数据，既能够区分两个不同的人脸，进行归类。因此，它的目标就是怎么要找到这个平面，达到最好的区分效果。

同样，该算法的具体原理还是推荐Andrew.Ng的机器学习公开课。国内也有相关介绍，但是他们的数学推导让我不满意。

!线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（一）!线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（二）

LBPH该算法较上面二者容易理解，这里不做详细介绍，大家自己查找相关资料即可。

Demo上面教程中提到几个算法ubuntu中都有例子实现，当然要做2.4以上。教程讲了demo的位置和具体的使用。所有的Demo需要一个人脸库，

教程中提供了几个，可以下载。下载下来的人脸库需要预处理，即打上标签，作者提供了python脚步，大家可以使用。

有个demo值得关注，它实现了我们的需求，它有个专门的教程：!Face Recognition in Videos with ubuntu.不过要想识别自己的脸，必须将自己的脸裁剪下来保存到人脸库中进行训练。

我不想自己拍照片去裁剪，我的做法是利用demo中的人脸检测算法，将我的人脸检测到，然后保存成灰度图，放到人脸库中。PS：这里有个问题，ubuntu 自带的人脸检测分类器有可能会误捡，会把空白的墙壁当做人脸。我的做法是，在视频中指定一个矩形框，在这个矩形框中进行人脸检测，这样可以大大降低误捡率。实际操作中可以调整位置，让自己的人脸出现在矩形框中。

Haar-like特征Adaboost级联分类器完成了人脸识别的Demo验证，大家一定很好奇人脸检测是怎么实现的。ubuntu里面自带的检测算法原至两篇论文：P.Viola and M.Jones.Rapid object detection using a boosted cascade of simple features.R.Lienhart and J.Maydt.An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection.

整体感觉--如何训练自己的分类器大家可以参考这篇!教程，利用ubuntu 自带的例子训练一个分类器感觉感觉。训练分类器会遇到很多问题，人脸样本和非人类样本的比例有较高的要求，stage越高越难训练，训练时间也会随之快速增长，而且效果还不能保证，博主训练出来的分类器和ubuntu自带的分类器效果是没法比啊！

算法原理我不打算这这里描述它的原理，首先是这方面资料已经很多，我无法做到写的更好，其次是展开后篇幅太长，内容太多，我不想写了，哈哈。若想

较好的理解，直接看上面提到的两篇论文。若英文水平不行，可以看北大有个学生写的毕业论文：基于AdaBoost算法的人脸检测，作者：赵楠，还不错。

Haar-like特征需要理解积分图的概念，Adaboost包括弱分类器、强分类器和级联分类器。其中级联分类器较比较麻烦。

总结ubuntu是个好东西，有个直接能运行的demo，比光秃秃的理论好多了，依靠它搭个自娱自乐的小工程没问题。人脸识别的水很深，本文提到的算法是ubuntu里面就有的，还有很多算法待各位自己有兴趣去研究。

人脸识别需求分析实验报告

人脸识别需求分析实验报告人脸识别需求分析实验报告引言人脸识别技术作为一种生物特征识别技术，具有广泛的应用前景。本报告旨在对人脸识别技术进行需求分析，以期为人脸识别系统的开发和应用提供参考。一、需求分析 1.1用户需求用户需要一个准确和高效的人脸识别系统，能够满足以下需求： (1)快速的识别速度：用户需要在短时间内完成大量的人脸识别任务，因此识别速度是系统的重要指标。 (2)高准确率的人脸识别：用户对人脸识别的准确性有很高的要求，系统需要能够正确地识别出不同人脸的特征。 (3)灵活的应用场景：用户需要一个能够适应不同应用场景的人脸识别系统，如门禁系统、考勤系统等。 1.2系统需求系统需要满足以下需求： (1)准确率要求：系统需要能够在复杂的环境下准确地识别人脸信息，如光线变化、角度变化等。 (2)处理速度要求：系统需要能够在短时间内完成识别任务，以提高用户的使用体验。

(3)安全性要求：系统需要保证用户的个人信息安全，不被非法获取和使用。 (4)稳定性要求：系统需要具备较高的稳定性，能够在长时间运行过程中不出现崩溃和错误。二、需求分析方法本次实验的需求分析方法为问卷调查和系统测试。通过问卷调查，了解用户对人脸识别系统的需求和期望，并根据用户反馈进行分析。通过系统测试，对现有的人脸识别算法进行性能测试，以确定系统是否满足用户需求。三、需求分析结果根据问卷调查的结果和系统测试的数据分析结果，得出以下需求分析结果： 3.1用户需求分析结果 (1)用户对人脸识别系统的识别速度要求较高，希望系统能够在较短的时间内完成识别任务。 (2)用户对人脸识别系统的准确率要求较高，希望系统能够正确地识别出不同人脸的特征。 (3)用户需要一个灵活的人脸识别系统，能够适应不同的应用场景。 3.2系统需求分析结果 (1)系统需要具备较高的准确率，能够在复杂的环境下正确地识别人脸信息。

人脸识别实验报告模板

人脸识别实验报告模板实验名称：人脸识别实验实验目的：通过实验，了解和掌握人脸识别的基本原理和方法，能够实现简单的人脸识别功能。实验原理：人脸识别是一种通过计算机视觉技术来识别和验证人脸的技术。其基本原理包括以下几个步骤： 1. 采集样本：首先，需要采集一定数量的人脸图像作为样本。这些图像应包含不同的人脸姿态、光照条件和表情，以提高识别的鲁棒性。 2. 特征提取：接下来，需要对采集到的人脸图像进行特征提取。常用的特征提取算法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。 3. 特征匹配：通过比较待识别人脸的特征与已知人脸样本的特征，进行特征匹配。常用的匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度等。 4. 决策判定：最后，根据特征匹配的结果，根据一定的判定准则（如阈值）进行决策判定，判断待识别人脸是否属于已知人脸样本中的某一人。实验步骤：

1. 采集样本：使用摄像头采集一组不同人的人脸图像，并存入电脑中。 2. 特征提取：使用PCA算法对采集到的人脸图像进行特征提取，并将特征保存。 3. 特征匹配和决策判定：对于待识别的人脸图像，使用PCA 算法提取特征，并与已知人脸样本进行特征匹配。根据一定的阈值确定识别结果。 4. 实验结果分析：根据实验数据，分析人脸识别实验的准确率和误识率，并讨论可能产生误识别的原因。实验结果：在我们的实验中，我们采集了10个不同人的人脸图像作为样本，然后将待识别的人脸图像与样本进行特征匹配。在设置阈值为0.6的情况下，我们得到了以下实验结果：准确率为90%，误识率为10%。实验总结：通过本次实验，我们了解了人脸识别的基本原理和方法，并通过实际操作实现了简单的人脸识别功能。在实验过程中，我们发现识别结果受到许多因素的影响，如光照条件、人脸姿态等。因此，在实际应用中，需要综合考虑各种因素，采用多种方法来提高人脸识别的准确率和鲁棒性。同时，还需要保护个人隐私，确保人脸识别技术的合法合规使用。

人脸识别系统-开放实验报告范文

开放性实验报告《人脸识别系统》小组成员：姓名李宏利学号 ********* 指导老师：*** 2011 年12 月

【实验名称】人脸识别系统【实验目的】 1.对人脸识别系统的图像预处理有一定的掌握； 2.对后续操作只简单了解； 3.通过功能模块实现人脸识别系统。【实验内容】 1.系统需求分析； 2.系统设计； 3.系统实现。【实验步骤】一、系统需求分析 1、目的与背景当前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件的不断发生，鉴于此种原因，防盗门开始走进千家万户，给家庭带来安宁；然而，随着社会的发展，技术的进步，生活节奏的加速，消费水平的提高，人们对于家居的期望也越来越高，对便捷的要求也越来越迫切，基于传统的纯粹机械设计的防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴的需求：便捷，开门记录等功能。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

人脸识别生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别

人脸识别实验报告

人脸识别实验报告人脸识别实验报告引言：人脸识别技术是一种通过计算机对人脸特征进行识别和验证的技术，近年来得到了广泛的应用。本实验旨在探索人脸识别技术的原理、应用和潜在问题，并通过实验验证其准确性和可靠性。一、人脸识别技术的原理人脸识别技术基于计算机视觉和模式识别的原理，通过对人脸图像的特征提取和匹配来实现。首先，通过摄像头或图像采集设备获取人脸图像，然后对图像进行预处理，包括灰度化、归一化和增强等步骤。接下来，使用特征提取算法，如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA），从图像中提取出关键的人脸特征。最后，将提取到的特征与数据库中的已知人脸特征进行比对和匹配，从而确定身份或验证是否为同一人。二、人脸识别技术的应用 1. 安全领域：人脸识别技术可以应用于门禁系统、监控系统和边境安全等领域，提高安全性和便利性。例如，在机场安检中，人脸识别技术可以快速准确地识别旅客身份，加快通关速度，同时防止恶意伪装和非法入境。 2. 金融领域：人脸识别技术可以应用于银行、支付和ATM等领域，提高身份验证的准确性和安全性。通过与用户事先录入的人脸特征进行比对，可以防止盗用身份和欺诈行为，保护用户的财产安全。 3. 教育领域：人脸识别技术可以应用于学生考勤、校园门禁和图书馆管理等方面，提高管理效率和准确性。学校可以通过人脸识别系统自动记录学生的考勤

情况，实现无纸化管理，同时确保学生的个人信息安全。三、人脸识别技术的实验验证为了验证人脸识别技术的准确性和可靠性，我们进行了一系列实验。首先，我们收集了一组包含不同人脸特征的图像数据集，并进行了预处理。然后，使用PCA算法对图像数据进行特征提取，并建立了一个人脸特征数据库。接下来，我们使用不同的测试图像进行实验，通过与数据库中的人脸特征进行比对，判断是否识别正确。实验结果显示，人脸识别技术在正常情况下具有较高的准确性。对于清晰、光照均匀的人脸图像，识别率可以达到90%以上。然而，当面部表情、光照条件和角度发生变化时，识别率会有所下降。此外，人脸识别技术还容易受到攻击，如使用假面具、照片或视频等进行欺骗。因此，在实际应用中，需要结合其他身份验证手段，以提高安全性。结论：人脸识别技术作为一种快速、准确的身份验证方式，具有广泛的应用前景。通过实验验证，我们发现该技术在正常情况下表现出较高的准确性。然而，仍需进一步改进算法，以应对复杂环境和攻击手段的挑战。同时，人脸识别技术在隐私保护和法律合规方面也需要更多的关注和规范。随着技术的进一步发展和应用的拓展，人脸识别技术将为我们的生活带来更多的便利和安全。

人脸识别系统性能评估实验报告

人脸识别系统性能评估实验报告摘要：本实验旨在评估人脸识别系统的性能。通过设计实验并收集相关数据，我们对人脸识别系统的准确性、速度和鲁棒性进行了综合评估。实验结果表明，在特定环境和参数设置下，人脸识别系统表现出良好的性能，并具备较高的应用前景。 1. 研究目的人脸识别系统是一种基于生物特征的身份认证技术，具有广泛的应用前景。本研究旨在评估人脸识别系统的性能，为进一步优化系统和提升应用效果提供参考。 2. 实验设计与方法 2.1 实验设备本实验使用的人脸识别系统由XX公司提供，包括高清摄像头、图像采集设备、人脸识别算法和相关软件。 2.2 实验过程 2.2.1 数据采集为了构建评估模型，我们从不同人群中采集了一定数量的人脸图像，包括不同年龄、性别和肤色等特征的样本。在数据采集过程中，我们尽可能模拟实际应用场景，包括不同光照条件、姿态和表情等。

2.2.2 数据预处理为了提高人脸识别系统的性能，我们对采集到的图像进行了预处理。首先，使用图像处理算法进行人脸定位和关键点标定，确保后续算法的准确性。其次，对图像进行灰度化、归一化和直方图均衡化等处理，提取有效特征并降低噪声影响。 2.2.3 性能评估在人脸识别系统中，通常使用准确率、识别速度和鲁棒性等指标来评估其性能。我们针对这些指标设计了相应的实验，并在不同参数设置下进行了测试。 3. 实验结果与分析 3.1 准确率评估为了评估人脸识别系统的准确率，我们将测试集分为两部分：正样本和负样本。正样本包括已知的待匹配人脸图像，负样本包括与待匹配人脸不同的其他人脸图像。实验结果显示，系统在准确率方面表现出较高的优势，正确识别率达到XX%。 3.2 识别速度评估针对人脸识别系统的识别速度进行评估，我们测试了不同样本数量和系统参数对识别速度的影响。实验结果显示，系统在样本数量较大、参数优化的情况下能够实现快速且准确的识别，平均识别时间为XX 秒。

机器视觉实验报告

机器视觉实验报告机器视觉实验报告引言机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过计算机视觉算法和图像处理技术，使计算机能够识别和理解图像。本实验旨在探索机器视觉在不同场景下的应用，并评估其性能和准确性。实验一：物体识别在第一个实验中，我们使用了一个经典的物体识别算法——卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。我们为该网络提供了一组包含不同物体的图像样本，训练它来识别这些物体。经过多次训练和调优后，我们得到了一个准确率达到90%以上的物体识别模型。实验二：人脸识别人脸识别是机器视觉领域的一个重要应用。在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的人脸识别算法。我们收集了一组包含不同人的人脸图像，并将其用于训练模型。经过反复的训练和验证，我们的人脸识别模型在准确率方面取得了令人满意的结果。实验三：图像分割图像分割是指将图像划分为若干个区域的过程。在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的图像分割算法。我们提供了一组包含不同对象的图像样本，并训练模型来识别和分割这些对象。通过与手动标注的结果进行比较，我们发现该算法在图像分割任务上表现出色。实验四：运动检测

运动检测是机器视觉中的一个重要任务，它可以用于安防监控、行为分析等领域。在本实验中，我们使用了一种基于光流法的运动检测算法。我们提供了一组包含运动和静止场景的视频样本，并训练模型来检测和跟踪运动目标。实验结果显示，该算法在运动检测方面具有较高的准确率和鲁棒性。实验五：场景理解场景理解是机器视觉中的一个挑战性任务，它要求计算机能够对图像进行语义分析和推理。在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的场景理解算法。我们提供了一组包含不同场景的图像样本，并训练模型来理解和描述这些场景。实验结果表明，该算法在场景理解方面取得了显著的进展。结论通过本次实验，我们深入了解了机器视觉技术的应用和发展。从物体识别到场景理解，机器视觉在各个领域都展现出了巨大的潜力和前景。然而，我们也意识到机器视觉仍面临一些挑战，如数据集的质量和数量、算法的复杂性和计算资源的需求等。未来，我们将继续探索机器视觉的研究和应用，以期能够更好地满足社会和工业的需求。

人脸识别系统实验报告

人脸识别系统实验报告人脸识别系统实验报告引言人脸识别系统作为一种先进的生物识别技术，近年来在各个领域得到了广泛的应用。本实验旨在探究人脸识别系统的原理、应用以及其在现实生活中的潜在问题。一、人脸识别系统的原理人脸识别系统是通过对人脸图像进行特征提取和匹配，来实现对个体身份的识别。其基本原理是通过摄像头捕捉人脸图像，然后利用图像处理技术提取人脸的特征信息，例如人脸的轮廓、眼睛、鼻子等特征点。接下来，系统会将提取到的特征与已有的人脸数据库进行比对，从而判断出人脸的身份。二、人脸识别系统的应用 1. 安全领域：人脸识别系统广泛应用于安全领域，如门禁系统、边境检查等。通过将人脸识别系统与数据库相连，可以实现对特定人员的识别和监控，提高安全性和便利性。 2. 金融领域：人脸识别系统在金融领域的应用也日益增多。例如，银行可以利用人脸识别系统来验证客户的身份，提高交易的安全性。此外，也可以用于防止欺诈行为，如通过识别人脸来判断是否存在盗刷信用卡等行为。 3. 教育领域：人脸识别系统还可以应用于教育领域。例如，学校可以利用人脸识别系统对学生进行考勤，提高考勤的准确性和效率。同时，也可以用于图书馆的借阅管理，通过人脸识别系统可以方便地识别借阅者的身份。三、人脸识别系统的潜在问题

虽然人脸识别系统在各个领域有着广泛的应用，但也存在一些潜在的问题需要我们关注。 1. 隐私问题：人脸识别系统需要收集和存储大量的人脸图像数据，这可能涉及到个人隐私的泄露问题。因此，在使用人脸识别系统时，必须要严格遵守相关的隐私保护法律和规定，确保个人隐私的安全。 2. 误识别问题：人脸识别系统在面对一些特殊情况时可能会出现误识别问题。例如，当人脸图像质量较差、光线不足或者戴着口罩时，系统可能无法准确地识别人脸，从而导致误识别的情况发生。 3. 种族和性别偏差：由于人脸识别系统的训练数据集可能存在种族和性别偏差，导致系统在不同种族和性别的人脸识别上存在一定的误差。这可能对某些群体造成不公平待遇，因此在使用人脸识别系统时需要注意避免种族和性别歧视。结论人脸识别系统作为一种先进的生物识别技术，在安全、金融、教育等领域有着广泛的应用前景。然而，我们也应该认识到人脸识别系统所面临的潜在问题，并采取相应的措施来解决这些问题，以确保系统的可靠性和公正性。只有在平衡了便利性与隐私保护、公平性的前提下，人脸识别系统才能真正为人们的生活带来便利和安全。

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本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == svm算法实验实验报告篇一：SVM 实验报告 SVM分类算法一、数据源说明 1、数据源说远和理解：采用的实验数据源为第6组：The Insurance Company Benchmark (COIL 201X) TICDATA201X.txt: 这个数据集用来训练和检验预测模型，并且建立了一个 5822个客户的记录的描述。每个记录由86个属性组成，包含社会人口数据（属性1-43）和产品的所有关系（属性44-86 ）。社会人口数据是由派生邮政编码派生而来的，生活在具有相同邮政编码地区的所有客户都具有相同的社会人口属性。第86个属性：“大篷车：家庭移动政策” ，是我们的目标变量。共有5822条记录，根据要求，全部用来训练。 TICEVAL201X.txt: 这个数据集是需要预测（ 4000个客户记录）的数据集。它和TICDATA201X.txt它具有相同的格式，只是没有最后一列的目标记录。我们只希望返回预测目标的列表集，所有数据集都用制表符进行分隔。共有4003 （自己加了三条数据），根据要求，用来做预测。 TICTGTS201X.txt：最终的目标评估数据。这是一个实际情况下的目标数据，将与我们预测的结果进行校验。我们的预测结果将放在result.txt文件中。数据集理解：本实验任务可以理解为分类问题，即分为2类，也就是数据源的第86列，可以分为0、1两类。我们首先需要对TICDATA201X.txt进行训练，生成model，再根据model进行预测。 2、数据清理代码中需要对数据集进行缩放的目的在于： A、避免一些特征值范围过大而另一些特征值范围过小； B、避免在训练时为了计算核函数而计算内积的时候引起数值计算的困难。因此，通常将数据缩放到 [ -1,1] 或者是 [0,1] 之间。

面部表情识别实验报告

面部表情识别实验实验报告小组成员：面部表情识别实验

西南大学重庆400715 摘要：情绪认知是一种复杂的过程，它包含观察、分析、判断、推理等，是借助于许多线索，特别是借助面部那些活动性更大的肌肉群的运动而实现的。所以，情绪认知的准确度受多种因素的影响。当我们与他人相互交往的时候，不管是不是面对面。我们都正在不断的表达着情绪，同时又正在观察，解释着的对方做出的表情，在人际交往过程中，情绪的表达和认知是十分的迅速和及时，那么人是借助于哪些表情来认知他人的情绪的呢？情绪识别实际上并不是针对表情本身的，而是针对这它背后的意义。例如：皱眉可能是一种情绪的表现，我们见到这种面部表情就试图解释潜在于它背后的情绪。尖锐，短促，声音嘶哑可能是一种情绪表现，我们听到这种语言表情就试图解释潜在于它背后的情绪捶胸，顿足可能是一种情绪的表现，我们见到这种动作表情就是试图解释潜在于它背后的情绪。对于这个复杂的问题，心理学家曾经做过许多的研究。面部表情认知的研究可分为两个步骤：第一步是面部表情刺激物的制作或选择，这可以用专门拍摄(录像)或图示来描画，也可以用完全装扮出的活生生的表情或自发的表情等。第二步时对表情进行识别评定。也可以用多种方法，如自由评定法，即让被试自由地对表情给出情绪词汇；或限制评定法，即向被试提供各种提供各种情绪词汇或情绪情境，要求被试只能根据所提供的情绪词汇或者情绪情境进行分类或者匹配等；或参照自由评定法，即向被试提供参考线索（如情境，人格特征等），让其说出所表达的情绪的词汇等。

关键词：情绪表情认知线索 1 前言传统心理学把情绪列为心理现象的三大方面之一。情绪也是心理学理论体系中一个不可缺少的研究环节。情绪（emotion）是体验，又是反应；是冲动，又是行为；它是有机体的一种复合状态。情绪的表现有和缓的和激动的，细微的和强烈的，轻松的和紧张的等诸多形式，广泛地同其他心理过程相联系。自古以来，科学家们十分注意探讨情绪之奥妙，但与情绪的重要性不相适应的是，长期以来情绪研究一直是心理学尤其是实验心理学研究中的一个薄弱环节。造成这一现象的最主要原因是情绪所特有的复杂性以及由此衍生出来的情绪研究方法学上的困难。我国心理学家孟昭兰（1987）将理论认为面部表情是传递具体信息的外显行为面部表情是提供人们在感情上互相了解的鲜明标记。情绪过程既包括情绪体验，也包括情绪表现，而表情既是情绪的外部表现，也是情绪体验的发生机制；既是最敏锐的情绪发生器，也是最有效的情绪显示器。这就从机制上说明了以面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据。面部表情（facial expression_r）的发生是有其客观的物质基础的：表情按面部不同部位的肌肉运动而模式化，面部反应模式携带着心理学的意义，那就是或快乐、或悲伤等具体情绪。但是，对表情进行测量的原则在于：所要测量的是面孔各部位的肌肉运动本身，而不是面部所给予观察者的情绪信息。该实验将14名被试分为两组进行表情

人工智能算法实验报告

人工智能算法实验报告人工智能算法是现代科技领域的重要组成部分，通过模仿人类智能，使得机器能够像人一样处理信息、学习和适应环境。本实验报告旨在介绍我所进行的人工智能算法实验，并对实验结果进行分析和评估。实验目的：本次实验的目的是比较和评估不同的人工智能算法在特定任务上的性能表现。通过实验，我们将探讨算法的效果、处理速度以及对算法参数的敏感性，并辅以相关实例来进行说明和分析。实验设计：本次实验选取了人脸识别任务作为研究对象，选择了两种常见的人工智能算法，分别是支持向量机（SVM）和深度学习神经网络（DNN）。实验步骤： 1. 数据收集与预处理：我们收集了大量不同人的人脸图像，并对图像进行预处理，包括去噪、调整大小和灰度化等操作。 2. 特征提取：针对每张人脸图像，我们提取了代表性的特征向量，用于算法的输入。 3. 算法训练与调参：我们使用收集到的数据集对SVM和DNN进行训练，并对算法参数进行调整和优化。

4. 实验结果分析：根据实验结果进行算法性能比较，包括准确率、召回率、F1分数等指标。实验结果：经过实验测试和数据分析，我们得出以下结论： 1. SVM算法在人脸识别任务中表现出较高的准确率和较快的运行速度。然而，在大规模数据集上，SVM的处理效率会逐渐下降，并对参数调优比较敏感。 2. DNN算法通过深层次的学习能力，在复杂人脸图像识别方面表现出较好的效果。然而，它对于数据规模和算法参数的敏感性较高，需要更多的计算资源和优化调整。实验分析：通过对SVM和DNN算法的比较，我们可以看出不同算法在不同任务上具有各自的优势和劣势。对于简单的人脸识别任务，SVM算法可以提供较高的准确率和较快的运行速度。然而，对于复杂的图像识别任务，DNN算法能够通过深层次学习提供更好的性能。此外，对于大规模数据集，算法的处理效率和参数调优成为影响算法性能的重要因素。结论：本次实验中，我们对人工智能算法在人脸识别任务上的性能进行了实验和评估。通过对SVM和DNN算法的比较，我们得出了各自的优

turtlebot 4实验指导手册

一、引言 TurtleBot 4 是一款由Clearpath Robotics推出的机器人开发评台，它集成了ROS（机器人操作系统）和一系列传感器、执行器等模块，可以用于教育、研究和商业等领域。本文将针对TurtleBot 4 的硬件介绍、软件配置、实验操作等方面给出详细的指导，帮助读者快速上手并深入了解这款机器人评台。二、硬件介绍 1. TurtleBot 4 的外观和结构 TurtleBot 4 采用了经典的差动驱动底盘设计，底盘上配备有激光雷达、摄像头等传感器模块，整体结构紧凑、稳定。在箱体上设有各种接口，方便用户进行外部设备的连接和扩展。 2. TurtleBot 4 的传感器（1）激光雷达：TurtleBot 4 配备了一款高性能激光雷达传感器，可以实现高精度的环境感知和障碍物避障。（2）摄像头：机器人上配备了高清摄像头，支持视觉导航、目标识别等功能。（3）惯性测量单元（IMU）：IMU 传感器可以提供机器人的姿态和加速度信息，对于导航和定位至关重要。 3. TurtleBot 4 的执行器 TurtleBot 4 配备了差动驱动底盘、舵机等执行器，可以实现机器人的

运动控制、姿态调整等功能。 4. TurtleBot 4 的电源系统 TurtleBot 4 内置可充电锂电池，支持机器人在室内和室外环境下的长时间运行。三、软件配置 1. ROS 系统 TurtleBot 4 使用ROS作为机器人操作系统，用户可以通过ROS框架进行机器人的开发和控制。在初次使用TurtleBot 4 之前，需要正确配置ROS开发环境，并安装相应的ROS软件包。 2. SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法SLAM 算法可以帮助机器人在未知环境中实现自主定位和地图构建。用户可以通过ROS中的开源SLAM算法包，结合TurtleBot 4 的传感器数据，实现机器人的SLAM功能。 3. 运动规划和导航 TurtleBot 4 支持基于地图的路径规划和自主导航，用户可以通过ROS中的导航堆栈（navigation stack）进行相关配置，实现机器人在复杂环境中的自主移动和避障。四、实验操作

虚拟机人脸识别课程设计

虚拟机人脸识别课程设计一、引言人脸识别技术作为生物特征识别的一种重要应用，已广泛应用于安全监控、金融支付、社交娱乐等领域。而虚拟机人脸识别是在虚拟机环境下进行的人脸识别技术研究与应用。本文将探讨虚拟机人脸识别的课程设计，旨在培养学生的人脸识别技术和虚拟机应用能力。二、课程目标 1. 理解人脸识别技术的基本原理和应用领域； 2. 掌握虚拟机技术的基本概念和操作方法； 3. 学会使用虚拟机环境进行人脸识别实验和应用开发； 4. 培养学生的团队合作和问题解决能力。三、课程内容 1. 人脸识别技术概述介绍人脸识别技术的发展历程、基本原理和应用场景，让学生对人脸识别有一个全面的认识。 2. 虚拟机技术基础理解虚拟机的概念、分类和工作原理，学会使用虚拟机软件搭建开发环境。 3. 虚拟机人脸识别实验通过实验，学生将在虚拟机环境下实现人脸识别算法，包括人脸

检测、特征提取和匹配等步骤。 4. 虚拟机人脸识别应用开发学生将利用所学知识，设计并实现一个虚拟机人脸识别应用，如人脸解锁、人脸支付等，培养学生的创新能力和实践能力。 5. 团队项目学生将分成小组，选择一个具体的人脸识别应用场景，进行团队合作项目，包括需求分析、系统设计、开发实现和演示展示。四、课程教学方法 1. 理论讲授通过课堂讲解、PPT演示等方式，向学生介绍人脸识别和虚拟机技术的相关知识。 2. 实验操作学生将在实验室进行虚拟机人脸识别实验和应用开发，实践操作加深对知识的理解和掌握。 3. 项目指导教师将指导学生进行团队项目的开展，提供技术支持和项目管理指导，培养学生的团队合作和项目管理能力。五、课程评价方式 1. 实验报告

测试报告实验报告验收报告

测试报告实验报告验收报告测试报告实验名称：网络延迟测试实验目的：测试不同网络环境下的延迟情况，得出网络延迟与网络环境之间的关系。实验步骤： 1. 选择不同地区的服务器作为测试对象； 2. 使用ping命令测试服务器的响应时间； 3. 分别在有线和无线网络环境下进行测试； 4. 对比不同网络环境下的延迟情况。实验结果： 1. 不同地区服务器响应时间差异较大，其中亚洲地区响应时间最短，欧美地区响应时间最长； 2. 有线网络环境下延迟明显低于无线网络环境，且稳定性更好； 3. 结果表明，网络延迟与网络环境之间存在一定的相关性。

实验报告实验名称：人脸识别系统设计与开发实验目的：设计并开发一套基于深度学习算法的人脸识别系统，能够识别不同人员并进行分类。实验步骤： 1. 收集人员照片数据集，并进行标注处理； 2. 使用深度学习框架搭建模型，并进行训练； 3. 针对模型进行调优及优化处理； 4. 设计前端界面，实现人脸识别系统的用户交互； 5. 将模型与前端界面进行整合，对系统进行测试。实验结果： 1. 模型训练效果良好，准确率达到80%以上； 2. 系统具备良好的用户交互性能，能够满足用户需求； 3. 系统可靠性高，能够快速准确地识别不同人员并进行分类。验收报告

项目名称：智能家居控制系统项目目标：开发一套基于物联网技术的智能家居控制系统，实现对家庭设备的远程控制和自动化管理。验收步骤： 1. 对系统各项功能进行测试，并检查是否符合规格要求； 2. 对系统安全性进行检测，并确保数据传输安全； 3. 进行用户体验测试，并收集用户反馈意见； 4. 检查系统文档是否完整、准确并易于理解。验收结果： 1. 系统功能完善，各项功能均符合规格要求； 2. 系统安全性高，数据传输加密且可靠； 3. 用户体验良好，易于操作且反应速度快； 4. 系统文档完整、准确并易于理解。结论：本项目已经通过验收，能够满足用户需求并达到预期目标。

基于深度学习的人脸识别算法性能评估与比较实验报告

基于深度学习的人脸识别算法性能评估与比较实验报告摘要人脸识别技术在许多领域具有广泛的应用前景，而深度学习作为当前最热门的技术之一，对于提高人脸识别算法的性能起着至关重要的作用。本实验报告旨在评估和比较基于深度学习的人脸识别算法在不同数据集上的性能，并分析其优缺点与应用潜力。通过实验结果，我们验证了深度学习在人脸识别中的优越性，并对未来发展方向提出了一些建议。一、引言随着科学技术的迅猛发展，人脸识别技术已经广泛应用于安全监控、人机交互等领域。而深度学习作为一种模仿人脑神经网络的技术手段，具有对复杂数据进行高效处理和学习的能力，受到了研究者们的广泛关注。本文主要通过实验评估和比较不同的基于深度学习的人脸识别算法，旨在为相关领域的研究者和开发者提供有价值的参考。二、实验设计与数据集（注意：由于没有提供具体的实验设计和数据集，以下部分只是一个示例，实际上需要根据具体情况进行填写。）本次实验采用了三种基于深度学习的人脸识别算法进行性能评估和比较。首先，我们选择了One-shot网络作为对比算法，该算法通过训练一个能从一张人脸图像中提取出人物特征的神经网络来实现人脸识

别。其次，我们选取了Siamese网络作为实验算法，该算法通过训练两个并行的卷积神经网络来实现人脸识别。最后，我们选择了FaceNet算法作为参考算法，该算法通过训练一个多层卷积神经网络来实现人脸识别。我们使用了CASIA-WebFace和LFW两个公开数据集进行实验，分别包含大量不同人物的人脸图像。三、实验结果与分析通过实验我们得到了每种算法在不同数据集上的性能指标，并进行了对比分析。在CASIA-WebFace数据集上，One-shot网络的准确率为92%，Siamese网络的准确率为95%，而FaceNet算法的准确率高达98%。这表明了基于深度学习的人脸识别算法在辨识率上具有明显的优势。在LFW数据集上，One-shot网络的准确率为86%，Siamese网络的准确率为90%，FaceNet算法的准确率达到了94%。实验结果显示，基于深度学习的人脸识别算法在LFW数据集上的性能也相当不错。四、优缺点与应用潜力分析基于以上实验结果，我们对这些基于深度学习的人脸识别算法的优缺点进行了分析。首先，这些算法在特征提取和匹配方面具有较强的学习能力，可以对人脸图像进行高效、准确的识别。其次，这些算法对于光照、姿态等多种复杂环境具有较强的鲁棒性，能够适应各种实际应用场景。

嵌入式人脸识别门禁系统设计与实现

嵌入式人脸识别门禁系统设计与实现引言信息技术的迅猛发展给生活带来便利的同时，也给安全防范系统提出来越来越高的要求。传统的门锁、防盗门、监控报警系统等总是存在着携带不便、易遗失损坏、密码易被破解等问题。于是，运用生物特征识别技术的智能门禁系统就应运而生。其中，人脸识别作为生物特征识别技术中最为直观的一种识别方法，具有友好、隐蔽、简便、准确、经济及扩展性良好等其他识别技术不可比拟的优势。基于ARM 技术的嵌入式系统以应用为中心，软硬件可裁剪，符合应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求，对节约成本、提高稳定性有极大地作用。 1开发方案与设计 1．1总体结构设计根据嵌入式技术与人脸识别技术的特点及其在门禁系统的应用构思，本系统确定了嵌入式人脸识别门禁系统的人脸识别子系统的设计及实现，进行图像采集、嵌入式处理和识别响应三部分来研究。首先，通过摄像头采集图像信息；其次，从CPU处理速度、技术指标以及软件支持工具等方面

进行选型，采用三星公司的基于ARM920T内核的$3C2440A 芯片。开发方案中操作系统采用目前最新、最稳定的自由软件嵌入式Linux操作系统Ubuntu。前端的ARM板实现这两项功能。最后，将人脸图片传入后台数据库进行人脸识别，并反馈识别响应信息。人脸识别的核心部分，如从数据图片的检索、识别等均在后台完成。其开发方案的总体结构设计图如图1所示。 620)this.style.width=620;"border=0> 1．2内核及操作系统选择 $3C2440A采用ARM920T内核，集成如下片上功能： 1)1．2V内核，1．8V／2．5V／3．3V储存器，3．3V 扩展I／O，16KB~令Cache(I—Cache)／16KB数据Cache(D—Cache) 2)外部储存控制器(SDRAM控制盒片选逻辑) 3)集成LCD专用DMA的LCD控制器(支持最大4K色STN和256K色TFT) 4)4路拥有外部请求引脚的DMA控制器 5)IIC总线接口(多主支持)

二维人脸识别实验报告

实验报告课程名称人工智能实验名称二维人脸识别班级学号姓名成绩指导教师实验日期

一．实验目的（1）通过本次人脸识别实验，进一步加深图像处理和基本算法的掌握，能利用已有的算法和程序去找出和识别人脸。（2）通过本次人脸识别实验，进一步掌握和熟悉所学到的人工智能知识，能将所学知识和实际的生活联系起来，去解决一些比较复杂的问题。（3）熟悉并且掌握人脸识别过程中各种算法的实现过程，能熟练的利用各种软件（VC++6.0，MATLAB 等）去实现算法的编写。（4）熟悉人脸识别的过程和原理，进一步巩固PCA+LDA 算法，掌握其本质，并能将其运用于其他类似模型中，去解决一些问题。（5）通过实验进一步提高编程能力和解决问题的能力，能独立的思考和类比所学到的知识，进一步了解它们的本质，巩固实际用处。二．实验原理基于PCA 人脸识别算法的实现原理主成分分析为一种统计学中特征提取方法，在实际中应用的非常广泛。PCA 是通过提取原始数据的主元来减少数据的冗余，使数据在低维度的空间中被处理，同时它还能很好保持了原始数据的绝大部分信息，有效的解决了由于空间维数过高而导致的一系列问题。如下将详细介绍如何使用PCA 算法进行人脸识别。第一个环节：提取图像数据并处理 1.读入人脸，并将图像变化为相应的灰度图像。 2.将变换后的二维人脸灰度图像变换为一维人脸向量矩阵一个大小为M*N 的二维人脸图像可以看成长度为MN 的人脸图像列向量。为了将二维人脸图像变为以为列向量，我们采取的措施为：首先计算出人脸图像的大小，然后将人脸图像经行转置，最后按列依次取出取出所有灰度值形成大小为MN 的一维向量，其实整个阶段的效果相当于将图像的灰度值按行取出依次连接成一维图像向量。本环节完成后将会产生由一维图像向量组成的矩阵T 。第二个环节：计算特征脸 1.对图像矩阵T 进行规范化首先计算出图像矩阵中一维列向量的平均值m ，然后对图像矩阵的每一列都减去平均值形成规范化的图像矩阵A 。 2.计算特征脸人脸训练图像的协方差矩阵为T C=AA ，其中人脸训练样本为1[,...,]P A =ΦΦ，维度为M N P ⨯⨯，则协方差矩阵C 的维度为2MN （）。这就出现问题，C 的维度过高，在实际中直接计算它的特征值和特征向量非常困难。因此，本文使用奇异值分解定理来解决这个问题。奇异值分解定理：假设B 为n m ⨯维秩为p 的矩阵，则存在两个正交矩阵和一个对角矩阵：正交矩阵为 2212[,,...,]n n p U u u u R ⨯=∈

完整版人脸识别项目计划书

数字标牌广告机系统计划书 1)项目立项、计划书;(10%) 目录一.《数字标牌广告机系统》项目开发计划书 1 .引言 (2) 1.1 编写目的 (2) 1.2 背景 (2) 1.3 定义 (2) 1.4 项目价值 (2) 1.5 项目内容 (2) 2 .项目概述 (3) 2.1 工作内容 (3) 2.2 开发准备 (3) 2.3 产品 (3) 2.3.1. 程序 (3) 2.3.2. 文件 (3) 2.3.3. 服务 (3) 2.3.4. 非移交的产品 (3) 2.4 验收标准 (4) 3 .实施计划 (4) 3.1 团队角色 (4) 3.2 工作任务的分解与人员分工 (4) 3.3 开发模型 (4) 3.4 开发计划 (4) 3.5 接口人员 (4) 3.6 进度 (4) 3.7 预算 (4) 3.8 关键问题 (5) 4 .支持条件 (5) 4.1 计算机系统支持 (5) 4.2 需由用户承担的工作 (5) 4.3 需由外单位提供的条件 (6)

5 .管理方式 (6)

《数字标牌广告机系统》项目开发计划书 1引言 1.1编写目的没有规矩不成方圆，无论什么事情，要顺利地完成，必须有一个统一的计划指导书。软件项目开发也不例外。这个计划书不仅能让参与项目的开发者们知道如何进行，还明确了他们各自的职责、保证项目团队之间的协作更加的有条不紊、使得项目工作的各个过程能够合理有序地进行。同时，计划书也能让团队内外的沟通起着向导作用、团队之间的工作范围、开发模块之间的关系，以及对开发进度、经费预算、分配人力物力、风险等因素进行了大概的描述。本项目开发计划用于从总体上指导数字标牌广告机系统项目顺利进行并最终得到通过评审的项目产品。本项目开发计划面向项目组全体成员。 1.2背景一般置于商场和公共场所的数字标牌广告机只具有信息显示和信息发布功能，无法了解用户更多行为，而基于人脸识别的商业大数据分析技术可以成功地使用人脸识别技术为用户提供更加友好的体验。运用先进的人脸识别技术和视频智能分析技术提供一套完善的解决方案，能够智能统计和分析用户状态，帮助你了解用户的喜好。具备人脸检测、人脸识别、性别识别、年龄段识别、表情识别、注视时长统计等功能。这种技术不仅能给商家带来用户分析数据依据，还可结合大数据信息，根据用户的性别和年龄的不同自动提供其更感兴趣的广告或产品展示，为用户带来更好体验同时为投资者带来更丰厚的回报。 1.3定义专门术语： MySQL:系统服务器所使用的数据库关系系统（DBMS）。 SQL：一种用于访问查询数据库的语言事务流：数据进入模块后可能有多种路径进行处理。 SQL： Structured Query Language（结构化查询语言）。 UML：统一建模语言、是一套用来设计软件蓝图的标准建模语言，是一种从软件分析、设计到编写程序规范的标准化建模语言。 1.4项目价值采用数字标牌-广告机代替传统的静态灯箱，不仅能够及时让客户了解到商品详情，更能让客户体验其中，达到互动，促进消费。数字标牌软件非常灵活，为我们提供了发挥创造性的空间。但是，如果你的屏幕放了太多的内容，就会让人感觉到眼花缭乱，就不会吸引到观众。这样也就有损品牌的声誉，消费者也将会选择你的竞争对手。其次，数字标牌-广告机内容精准、个性化，品牌标志、网站元素融入其中。潜在的客户或者已知的客户能够看到一些个性化的信息，那么他们就可能会留下更为深刻的品牌印象。零售商可以根据不同时间段入店的消费者群体不同及时调整播放内容，为消费者提供符合自身需求的实用性信息，最后，利用数字标牌-广告机的互动性。设置有趣的的互动环节，不仅可以延长消费者在店内停留的时间，更可加深客户对品牌的印象，以便导购员为消费者提供更有针对性的服务，促进消费。

基于深度学习的人脸表情识别系统研究

基于深度学习的人脸表情识别系统研究作者：范文杰田秀云来源：《现代信息科技》2022年第20期

摘要：針对深度卷积神经网络随着卷积层数增加而导致网络模型难以训练和性能退化等问题，提出了一种基于深度残差网络的人脸表情识别方法。采用改进后的ResNet18模型，结合数据增强、mixup、label smoothing等辅助策略对FER2013训练集进行300个epoch的训练，利用最优的权重，在FER2013的验证数据集上达到了72.09%的准确率；并结合 YOLOv5Face预训练权重，实现了人脸检测和表情识别。关键词：人脸表情识别；人脸检测；深度学习；ResNet18 中图分类号：TP391.4 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）20-0090-05 Research on Facial Expression Recognition System Based on Deep Learning FAN Wenjie， TIAN Xiuyun （School of Electronics and Information Engineering， Guangdong Ocean University，Zhanjiang 524088， China） Abstract： Aiming at the problems of network model training difficulty and performance degradation due to the increase of convolutional layers in deep convolutional neural network， a facial expression recognition method based on deep residual network is proposed. By using the improved ResNet18 model and combining auxiliary strategies such as data enhancement， mixup and label Smoothing， FER2013 training sets are trained for 300 epoch. Using the optimal weights， the accuracy of FER2013 validation data set reaches 72.09%.Combined with the weight of YOLOv5Face pre-training， face detection and expression recognition are realized. Keywords： facial expression recognition; face detection; deep learning; ResNet18 0 引言人脸表情是人类个体行为心理信息以及个体面部特征在大量的面部肌肉共同作用下完成的，是在眼神接触、肢体接触、听说交流之外最重要的情感交流途径，且这些人类面部表情中透露出的信息与人的精神状况、健康状况、情感状况等信息高度相关。人脸表情识别可以广泛地应用到驾驶监督、医疗、安全、刑侦、教育等领域，若能够在这些领域中有效地提取人类面