不能。因为人脸识别系统需要摘除口罩才能够正确地识别出人的身份。
苹果识别人脸并不仅以首次录入为准，还会随着每次解锁学习积累用户的面部变化。用户佩戴口罩后，系统会优先通过扫描眼睛周围的区域以进行面部数据采集和身份验证。戴口罩人脸识别技术并非苹果首创，也并不存在技术难点，目前，许多国产的人脸识别系统都已实现。“人脸识别技术最基本的底层技术逻辑就是识别人的眼睛、眉毛、鼻子、嘴等关键五官特征，之后慢慢形成一个戴口罩可识别的智能的模糊算法，从而实现戴口罩也能识别。”
博时特科技自立研发的2D图像+3D结构光重组而成的3D人脸识别技术方可一口气攻克了被口罩遮挡住面庞时没法儿辨明出身份的难题，非徒有效销价了耳濡目染的高风险，也伯母升迁了人脸识别的准确率。
由于戴上口罩力所能及集粹的面庞音讯较少，就特需在眼部由小到大更多的关键点，遵循骨音讯、眉骨与耳朵之间的相差之类，经过关键点算法来增高辨识的准确率。时下，3D裸脸鉴别的准确率一度达到，而对戴口罩的人进展人脸识别和测温，在技术上提出了更高挑战，但准确率照旧亦可达到。
作为一家境内整年累月的人脸识别算法+模组的3D人脸识别方案提供商，深圳博时特科技的人脸识别终端设备依托其自主研发的3DAI人脸识别技术，基于每个人脸部的独特性，通过活体检测、用户消息对立统一，力所能及短平快精准地进展身份证明。我辈在数据采集上利用的是主动式三维成像技术，不受可见光熏陶，在黑色还是光泽的环境下都方可坐班，同时足以鉴别相继角度、不同姿态走形以及人脸发丝荫蔽等事态。
因为3D面孔活体检测的加持，博时特科技的人脸识别门禁及核验访客顶峰，3D人脸识别能通过活体检测算法对面庞骨骼进行唯一性矢量定义的奇点结构模型，多变个人满脸的唯一性特色，胶着状态相片、视频、3D积木等招摇撞手腕。可以广泛应用于安防领域的身份监控和搜索、寻踪；财经领域的身份验证、货款开发；智能家居的无恙门禁和密码锁；智能手机的身份验证解锁和游艺并行；教育领域的安全校园的制作等多个园地的不同气象中。
不能，所谓的人脸识别，识别的是人脸的五官，而我们戴着口罩的时候是把我们的五官遮挡住的，所以在识别的时候也是不能识别出来的，可能这也是我们在人脸识别方面需要探寻的另一条新道路
随着科技的进步，智能机器人的性能不断地完善，因此也被越来越多的应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等方面。这是我为大家整理的关于机器人的科技论文，供大家参考!机器人的科技论文篇一：《浅谈智能移动机器人》 摘要：随着科技的进步，智能机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围也越来越广，广泛应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等。介绍了常见智能移动机器人的基本系统组成及其相关的一些技术，提出一种能够应用于智能移动机器人的越障机构，并简单阐述了其工作原理。在对智能机器人有一定了解的基础上，论述了智能移动机器人的研究现状及其发展动向。 关键词：智能移动机器人越障避障伸展收缩 1 引言 上世纪60年代智能机器人的出现开辟了智能生产自动化的新时代。在工业机器人问世50多年后的今天，机器人已被人们看作是不可缺少的一种生产工具。由于传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步开辟了机器人应用的新领域。智能移动机器人是机器人学中的一个重要分支。 2 智能移动机器人的基本系统组成及其相关技术 由于智能移动机器人在危险与恶劣环境以及民用等各方面具有广阔的应用前景，使得世界各国非常关注它的发展。其共同的五大系统组成要素为：(1)机械机构单元是智能移动机器人的骨架，机器人所有的模块都依靠其支撑，机械机构单元的结构，性能，强度直接影响着整个机器人的稳定性。随着科技发展和新型材料的研制开发，使得智能机器人产品的结构性能有了很大提高，机械机构的各项工艺性及尺寸设计都向着更加合理高效，更加轻便美观，更加环保节能，更加安全可靠等方向发展。(2)动力与驱动单元为智能移动机器人提供动力来源。(3)环境感知单元相当于智能移动机器人的五官，机器人通过感知单元对周围的环境进行感知识别及各种参数的收集，然后通过转换成控制模块可以识别的光电信号，输入到控制单元进行数据处理。(4)执行机构单元为智能移动机器人执行部分，能根据控制中心的命令执行命令，完成任务。不同的机器人有着不同的执行机构，执行机构的设计影响着对要执行动作的效率，精度，稳定性，可靠性等。(5)信息处理与控制单元作为整个机械系统的核心部分，它如人的大脑一样，调控着整个系统，一切的活动都由它指挥。将来自传感器部分采集到的信息进行集中汇总，存储，对所有信息分析，规划决策，输出命令。使机器人有目的的运行。 智能移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合机电系统。它是传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、电子工程、计算机工程等多学科的重要研究成果，从某种意义上讲是机器发展进化过程中的产物，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。 3 一种越障机器人 我们设计的移动机器人(图1)有很好的机动性能，前导轮、前轮和后轮可以实现独立升降运动。前导轮(如图1)由通过曲柄圆盘的转动角度控制摇杆的摆动角度，带动相关的平面连杆机构运动，从而实现前导向轮的伸展和收缩实现攀越。机器人两侧的侧边驱动机构为平面连杆-滑块越障机构，前后轮(如图1)分别通过导杆在槽中的移动，带动平面连杆机构的运动，实现前后轮的伸展和收缩，实现越障功能。本机器人通过尺寸的设计可以实现较大的越障高度，通过合理的控制轮摆动的角度还能实现多种类型障碍物的攀越。 4 智能移动机器人的应用概况 随着科技的进步，机器人的功能不断完善，智能移动机器人的应用范围也大大拓宽，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排险、海洋开发和宇宙探测领域等有害与危险场合(如辐射、灾区、有毒等)得到很好的应用。 陆地智能移动机器人 20世纪60年代后期，苏美为了完成对宇宙空间的占领，完成月球探测计划，各自研制开发并应用了移动机器人，通过移动机器人实现对外星土壤的样本采集和土壤分析等各种任务。陆地智能移动机器人的出现是为了帮助人类完成无法完成的任务。陆地移动机器人也广泛应用于军事，可以完成排除爆炸物，扫雷，侦查，清除障碍物等等，近年来智能移动机器人也开始渐渐融入人们的日常生活。 水下智能移动机器人 近年来，人们对资源的渴求加大，开始对原子能和海洋资源的开发，加之水下环境十分复杂(能见度差，定位困难，流体变化等)，水下智能移动机器人在海底资源探测上的优势使之受到关注。近年德国基尔大学的科学家研制出新型深水机器人“ROV Kiel 6000”，这架深水机器人能够下探到6000米深的海底，寻找神秘的深水生物和“白色黄金”可燃冰。 仿生智能移动机器人 近年来,全球许多机器人研究机构越来越多的关注仿生学与机构的研究工作.在某些情况下仿生机器人尤其独特优势，例如，蛇形机器人重心低，能够模仿蛇的动作，穿梭在能够穿梭在受灾现场和其他复杂的地形中能够帮助人类完成各种任务。除此之外还有仿生宠物狗、仿生鱼、仿生昆虫等。 5 智能移动机器人的发展方向及前景 影响移动机器人发展的因素主要有：导航与定位技术，多传感器信息的融合技术，多机器人协调与控制技术等因而移动机器人技术发展趋势主要包括： (1)高智能情感机器人。随着科学技术的发展，人们对人机交互的技术的要求越来越高，具有人类智能的情感移动机器人是移动机器人未来发展趋势。目前的移动机器人只能说是具有部分的智能，人们渴望能够出现安全可靠的能够沟通交流的高智能的机器人。虽然现在要实现高智能情感机器人还非常的困难，但是终有一天，随着科学技术的突破，它将成为现实。 (2)高适应性多功能化的机器人。机器人的出现是为人类服务的，自然界中还有好多未知的世界等着我们开拓，各种危险的复杂多变的环境，人类无法涉足，因此人们也迫切希望有能够代替人类的机器人出现，高适应性多功能化的机器人也必将是机器人的发展方向之一。 (3)通用服务型的机器人。随着科学技术的发展，机器人也是应该越来越容易融入人们日常生活中的，在日常生活中为人们服务。例如在家庭中，机器人可以帮助人们做各种家务，和人们生活关系密切。 (4)特种智能移动机器人。根据不同应用领域，不同的目的，设计各种各样特种智能移动机器人是未来发展方向，如纳米机器人，宇宙探索机器人，深海探索机器人，娱乐机器人等等。 6 结束语 总之，智能移动机器人涉及到传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、控制工程等多学科技术。未来智能移动机器人走向生活，安全可靠，操作简单是其趋势。尽管智能移动机器人以惊人的速度在发展着，但是实现高适应性，智能化，情感化，多功能化的移动机器人还有很长的路要走。 参考文献： [1]谢进,万朝燕,杜立杰.机械原理(第2版)[M].北京:高等 教育 出版社,2010. [2]陈国华.机械机构及应用[M].北京:机械工业出版社,2008. [3]徐国保,尹怡欣,周美娟.智能移动机器人技术现状及展望[J].机器人技术与应用,2007(2). [4]肖世德,唐猛,孟祥印,等.机电一体化系统监测与控制[M].四川:西南交通大学出版社,2011. 机器人的科技论文篇二：《浅谈机器人设计 方法 》 摘要：机器人是人类完成智能化中非常重要的工具，随着时代的发展，机器人已经在世界有了一定的发展，甚至很多国家机器人已经运用到实际的生活中去。而机器人的设计方法无疑是很多人非常感兴趣的问题，因此本文针对机器人的设计方法进行了详细的探索。 关键词机器人;设计;方法 1.前言 纵观人类的发展史，工具的进步才能带动人类的文明，如今设计朝着智能化的方向在发展，机器人就是人类在发展智能化过程洪重要的产物，因此机器人常用的设计方法是设计师们必备的工具。 2.控制系统的硬件设计 在现代科学技术不断发展的背景之下，工业现场所涉及到的重体力劳动量不断提升。当中部分劳动任务的实现单单依靠人力是很难实现的。而为了良好的完成工业现场的相关生产作业任务。就需要通过对机器人装置的研究与应用来实现机器人控制系统的硬件部分主要由5个模块组成：控制模块、循迹模块、避障模块、电机驱动模块、电源模块。 (1)控制系统模块。ATmega128为基于AVR RISC结构的8位低功耗CMOS微处理器，运算速度快，具有多路PWM输出，可将测速、避障等电路产生的输入信号进行处理，并输出控制信号给驱动放大电路，从而控制电机转速，此方式产生的PWM信号比用定时器中断产生的PWM信号实时性更好，而且不会占用系统的定时器资源。 (2)循迹模块。循迹是指小车在比赛场地上循白色引导线线行走，循迹模块的原理图如图2所示。循迹模块采用灰度传感器，发射管为普通LED灯，接收管为光敏三极管3DU33。工作原理为：不同颜色的物体对LED发射光反射不同的亮度，光敏三极管3DU33接收这些不同亮度的光线，就会呈现不同的电压Vx。Vx输入到比较器LM339的同相端，并与电位器设定的电压V0相比较，当Vx>V0时，比较器输出高电平，当Vx循迹机器人前后两端均是由7个灰度传感器组成的循迹模块。其中，中间三个灰度传感器起巡线的作用，两端的灰度传感器起探测弯道作用，剩下两个灰度传感器交替进行巡线和探测弯道。实验证明，这样的灰度传感器的布置图，机器人循迹的效果好，且“性价比”非常高。 (3)避障模块。避障模块主要使用的是红外发射接收传感器，当红外感应避障模块靠近物体时，输出低电平信号;当没有感应到物体时，输出高电平信号。将该信号线接入到单片机的控制端口，控制程序就能起到探测障碍物的作用，当在机器人行进的路径上就可以发现有障碍物并及时避开绕行。 (4)驱动模块。循迹避障机器人要求行走灵活、反应快速，因此要求驱动电机具有“转速快、制动及时”等特点。我们设计制作的循迹避障机器人采用中鸣公司的JMP-BE-3508I驱动板模块，其输入电压为11V到24V，最大输出电流为20A，满足快速前进、制动、转弯的要求。并且电机速度达到500rpm，堵转力矩为，具有很强的刹车功能。利用单片机的四路PWM输出信号，分别控制四个轮子的转速。并采用“四轮驱动”、“差速转弯”的方式实现机器人的前进、后退与转弯。 (5)电源模块。循迹机器人的电源模块主要实现以下三大功能：①稳定输出5V工作电压。故我们设计制作的电源模块以7805芯片为核心，把输入电压截止到5V。②提供足够的电流。7805芯片最大输出电流为，而循迹机器人需要较大电流，所以我们使用了两片7805芯片分别对控制系统和外部设备进行供电。③滤波。在7805芯片的输入、输出端分别并联104贴片电容和10μF的电解电容，过滤高频、低频信号。 3.软硬件模块开发流程和界面程序 (1)图像处理模块：照相机实时捕捉图像，处理转化后和初始图像进行处理比较，找出图像中差异的位置通过TCP传输。 (2)TCP通信模块：视觉系统通过以太网连接贝加莱控制器，控制器可以作客户机或服务器实时传输数据，：定义结构体用于视觉系统传输位姿给机器人和机器人实时反馈位姿和信号状态数据给视觉系统。 (3)位置转换模块：把视觉系统的位姿转换为机器人的位姿传输给机器人，控制机器人运行。 (4)轨迹规划模块：进行运动轨迹规划和速度规划，根据机器人当前的位置和目标位置，选择最优的运动轨迹(直线、圆弧、不规则曲线等运动轨迹)，然后对轨迹、速度进行插补，插补值调用机器人运动学算法计算轨迹的可靠性，再把实时插补的位置、速度传送给运动控制模块。 (5)运动控制模块：根据实时插补的值结合加速度、加加速度等控制参数给驱动器。 (6)伺服模块：根据控制器所发送数据，结合各伺服控制参数，驱动电机以最快响应和速度运行到各个位置。 4.机器人精度标定和视觉软件处理 精度标定 精度的标定包括机器人精度标定 和机器人相对于视觉照相机位置标定 。机器人运动前，需要用激光跟踪仪标定准确各轴杆长、零点、减速比、耦合比等机械参数，给运动学、控制器系统，机器人才能按理论轨迹运行准确。行到指定点。 通过三点法、六点法标定机器人相对于视觉照相机的X、Y、Z方向距离给位置转化模块，确定机器人坐标系相对于照相机坐标系的转化关系。 视觉处理软件 包括固定视觉系统标定模块和移动视觉系统标定模块 。视觉系统安装在固定位置相当于给机器人建立照相机一个用户坐标系，此模块用于运算机器人和固定视觉系统之间位姿转换关系。视觉系统安装在机器人末端法兰位姿相当于给机器人建立照相机一个工具坐标系，随着机器人运动而实时改变位置，此模块用于运算机器人和动态视觉系统之间位姿转换关系。 实时处理传输机器人、视觉系统和以太网的运行通信状态以及出错状态处理。 人机界面设计及实现 当机器人出现故障，不能自动移动位置时，比如碰到硬件限位或出现碰撞现象时，此时可以进入手动页面，选择机器人操作，移动机器人到指定位置。对于新建码垛工艺线，需要配置系统参数、位置信息、以及产品参数，等必要的信息。码垛数据编辑与创建的功能，产品覆盖了袋子、箱子，以及可变数量抓取的功能。可以添加产品数量，改变产品方向，单步数量修改，产品位置移动以及旋转等设置。本页面中，示例生成了每层五包的袋装产品，编号从1到5，可以通过调整编号的顺序，达到改变产品的实际码垛顺序。 5.结束语 总之，在进行机器人的设计过程中，要根据设计的用途进行针对性的设计，对于设计过程中出现的问题要及时的采用上述的思维方法进行解决，随着机器智能化的推广，无疑机器人的设计在未来会有更广阔的天空。 参考文献： [1]张海平，陈彦. Wincc在打包机人机界面中的设计与应用[J].HMI与工业软件，2012(3)：70-72. [2]朱华栋，孔亚广.嵌入式人机界面的设计[J].中国水运，2008(11)：125-126. [3]金长新，李伟.基于Windows CE的车载电脑系统人机界面的实现[J].微计算机信息，2005(21)：132-134. 机器人的科技论文篇三：《浅谈igm焊接机器人的故障处理》 [摘 要]机器人技术综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。本文通过介绍igm焊接机器人的工作原理，以及在实际工作中机器人的常见故障现象，对故障产生的原因进行分析，并提出了相应的维修方法。 [关键词]igm焊接机器人 工作原理 故障处理 0 前言 机器人技术是综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。这门新型技术的介入，对维修技术人员提出了更高要求。如何保证焊接机器人的可靠性、稳定性，发挥机器人的最大优势，针对机器人的故障维修及设备维护保养工作就尤显重要。 1 igm焊接机器人组成及工作原理 igm焊接机器人的组成 igm焊接机器人是从事焊接(包括切割与喷涂)的工业机器人，它加工精细、动作灵巧、焊接精度高、焊缝成形好。在机械行业中得到了广泛的应用。 igm焊接机器人工作原理 igm焊接机器人内部轴控制原理：通过数字伺服板DSE-IBS处理当前位置的校准、位置驱动、速度驱动等信息，处理后的信息送馈到伺服驱动器，由伺服驱动器内部的脉宽调制器调制，然后放大输出推动伺服电机。伺服电机运动的同时，编码器同步运行，并把采集的位置角度信息反馈给RDW控制板，通过RDW板的增量计算、数据整定后的位置信息回馈给DSE-IBS板，做下一个周期的计算处理，此过程反复进行从而实现了实时位置的更迭过程。 2 igm焊接机器人故障诊断及分析 焊接机器人故障类型 焊接机器人故障类型可分为软件故障和硬件故障，由机器软件造成的故障，如系统停机 死机 的现象;由机器硬件造成的故障，如驱动单元、电气元件各模块的故障。就故障现象可分为人为故障和自然故障、突发故障三大类。对于维修来说，自然故障和突发故障的排除就显得困难，因为这种维修不仅仅针对故障单元本身，还要对系统进行改进，这就需要周密分析，对故障诊断进行优化和改进，避免排除过的故障重复出现，使系统进一步稳定可靠。 igm焊接机器人常见故障处理 机器人开机后示教器无报警信息，但机械手无法正常引弧。首先检查系统是否送丝送气，发现送丝系统无法手动送丝，保护气瓶有压力，但是焊枪喷嘴处无保护气。再检查机械手焊接电缆、引弧板及送丝板，都没有发现故障。这说明机械手的功能是正常的，可能是焊接回路不通畅。可以通过测量焊接回路阻抗来判断焊接回路是否正常。 回路阻抗的测试步骤： i把连接工件的地线接好，保证地线夹与工件接触部分干净良好; ii接通机器人电柜电源，将福尼斯焊机电源开关拨至“I”位置; iii在焊机二级菜单内选择“r”功能。 iv取下焊枪喷嘴，拧上导电嘴，将导电嘴贴紧工件表面。需要注意的是，测量过程中要确保导电嘴与工件接触处的洁净。测量进行时，送丝机和冷却系统不启动; v轻按焊枪开关或点动送丝键。焊接回路阻抗值测算完成。测量过程中，右显示屏显示“run”; vi焊接回路测算结束后显示屏显示测量值。测得的焊接回路阻抗是18 Ω(正常值以<20Ω为佳)，说明焊接机器人的焊接回路的通畅的。再断电、通电调试，焊接机器人能正常引弧，应该是回路测试过程中通过连接接地夹、拆卸喷嘴、导电嘴等将回路未正常接触处接通了。 igm机器人在焊接过程中，引弧困难、焊接电流极不稳定，且经常断弧，反复出现“Arc fault”电弧故障。 i检查接地电缆，测量回路电阻值为Ω，正常 值以<20Ω为佳。 ii检查焊丝直径(Ф)与送丝轮的公称直径相匹配。 iii焊丝材料(G2Si)与焊接方式及焊接母材相匹配。 iv后观察焊枪喷嘴处，存在大量粉尘的切粉，手动送出的焊丝不光滑平整，有小量弯曲及伤丝情况，说明送丝不畅。 v对送丝阻力进行检测。将送丝锁紧杆、压紧杆打开，手盘焊丝盘将焊丝收回，发现阻力很大。多为送丝软管堵塞或软管与机械手夹角过大造成。 vi检查送丝轮磨损情况，V型送丝槽不易过深过宽，以正好放置一根Ф规格的焊丝为佳，间隙过大，将影响送丝的稳定性，焊接电流的稳定性。拆下送丝轮，发现送丝轮磨损严重，圆度误差较大，送丝槽过深。送丝机构一旦出现失控，就会高速送丝，焊接电源得不到正常的信号反馈(送丝速度的反馈采用光电测速)，不能提供稳定的电流、电压，造成不能正常焊接。更换送丝轮、送丝软管，并进行压力调整，故障解除，焊接正常。 igm机器人回零参数自动丢失。igm机器人在下一次开机时，回零参数自动丢失，重新校零、输入参数，保存参数反复丢失。检查示教电缆、接口、程序、轴卡、RDW板指示灯全部正常，检查后备电池(缓冲电瓶，用于关机或意外掉电情况下，为系统提供短时间供电，进行信息的存储)测量电压值，一个为，一个为12 V，总电压为21 V，正常值为24V，更换一组电池后一切正常，再未出现数据丢失现象。 突发故障的分析及处理 该故障无可预见性，事发突然。实际工作中出现最多。多为受环境影响的系统故障，如焊接机器人控制部分电路板故障、稳压 电源故障 、通讯故障等，反映在机器人在工作时突然报警且无法消除报警。重新启动又恢复正常，但不久又出现报警，这类故障造成整个系统不稳定。 为了进一步判断驱动器的好坏，缩小故障范围， 对编码器进行检查，RCI系列的机器人各轴所使用的编码器是绝对编码器，它是一种电磁部件，可以传递旋转角度的信息，由两个固定绕组(sin绕组和cos绕组)及一个参考绕组组成，原理基本上同旋转变压器相似。将X12插头拔下，分别测量11-12、13-5、14-4端子阻值，结果没有一项有阻值，说明编码器出现异常。 找到12轴伺服电机，检查发现编码器插头锁紧并帽已退出，插头连接松动。将插头重新安插，锁紧到位，再次测量11-12端子阻值为94Ω，13-5端子阻值为65Ω，14-4端子阻值为65Ω，9-10端子阻值为600Ω，说明各绕组正常。上电后，驱动可正常打开，故障解除。 3 结束语 维修工作是理论指导实践，实践促进理论的一个反复过程，理论实践的有机结合才会使维修人员更加深入，更加准确的判断处理各种故障。工作中维修人员必须具有独立思考分析判断的能力，操作中一定要注意观察，不可盲目更改焊接机器人设定、跳线等状态，要养成做工作记录的好习惯，归纳 总结 各类故障现象以及处理过程，积累故障诊断和维修方面的 经验 ，以提高维修水平。 参考文献 [1] 戴光平.《焊接机器人故障诊断及维修技术》. 重庆：中国嘉陵工业股份有限公司，2003. [2] 中国焊接协会成套设备与专业机具分会. 《焊接机器人实用手册》.机械工业出版社，2014. [3] 李德民.《焊接机器人的故障维修》. 长春：长客股份制造中心，2011. 猜你喜欢： 1. 关于科技论文的范文 2. 关于计算机的科技论文3000字 3. 数学科技论文800字 4. 自动化科技论文题目与范文
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机器人和人工智能的区别(2008-07-29 19:00:35)标签：杂谈 我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。 【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
不能。因为人脸识别系统需要摘除口罩才能够正确地识别出人的身份。
学生进教室后自动识别个人信息，系统自动签到签退，全程监控学生上课听讲情况，就连发呆、打瞌睡和玩手机等行为都能被识别出来……近日，位于江苏南京的中国药科大学在部分教室“试水”安装了人脸识别系统，引起社会的广泛关注。 国内已有很多学校安装了人脸识别系统，其引发争议的一个共同问题是，是否侵犯隐私？首先要承认，对于被监控的学生来讲，恐怕普遍会有种不适感，因为自己多低一会儿头，可能就会被“记录在案”，这无形中是一种压力。人脸识别的第二个问题是，是否对学习有帮助？根据学校方面的调研，人脸识别技术不仅可以高效率地进行考勤，还可以发现和捕捉学生的学习情况，有助于激励和鞭策学生将主要精力放在学习上。有人则认为这不是必然结果，如果课堂总是很“水”，即便能留住学生的人，也未必能留住学生的心，甚至还会让学生对学习产生反感。 梳理这些争议，其实跟两种思维有关。一种是“管理思维”，一种是“教育思维”。持“管理思维”的人，对于人性缺乏信任，认为充分的自由未必能转化为学习的自律，因此对有利于提高工作效率、减轻工作强度的措施情有独钟。而持“教育思维”的人，总是相信人性的魅力，认为只要课程足够好，学生就自然喜爱，不必采取人为干预。这两种看法都有道理。现在外界的诱惑太多了，有些学生对学习提不起兴趣，当然需要严管厚爱；但众多“逃课族”“低头族”的出现，也说明了教学乏善可陈，呼唤更多“金课”。
可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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人工智能。原来识别并不是百分之百的安全感。和扭转目前人脸识别本来应该现状了，我觉得应该还是密码输入比较安全。
我觉得最有效的方式是出台规范，明确人脸识别可以应用的场所，只有这样才能够避免人脸识别被滥用。
可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
求翻译，不知道怎么翻译好
计算机软件毕业论文的题目都好写啊
网络、网站，或管理系统都可以的
＝＝你是本科还是硕士啊论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……问题比如：你采用了哪种人脸识别算法你对这种算法的改进在哪里(你不只要说明改进在哪里可能还需要做一些实验收集下数据来对比说明算法在改进后对性能有了提升)新算法比其他算法好在哪里(还是通过实验收集数据对比一下)分析下算法的复杂度(时间复杂度和空间复杂度可能都会要求毕竟图像分析很占空间)然后是怎样进行优化的实验采用的样本是哪些(我们当时用的UCIrvineMachineLearningRepository下面会有CMUFaceImages大家一般都用这个库来作为样本)怎样对实验结果进行量化比较的(标准是什么)如果是模式识别的话还可能关心怎样选的特征值和特征空间(计算量大的话是怎样减少计算量的)训练样本采用的什么算法实验的识别率是多少算法的性能是不是稳定……＝＝我想到的都是本科的问题如果是研究生的话可能还会问的更难
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