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人工智能与生物特征识别
工业和信息化//
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932
视频
8.0
课时
20.00
介绍
目录

课程概述

近些年,随着人工智能以及计算机视觉技术的不断发展成熟,生物特征识别技术也得到了快速发展。在现代安防、军事和国民经济众多领域具有重要应用。它利用对人体自身携带的特征信息的实时获取、处理、分类及识别等途径实现对人体身份的准确识别和认证,涉及光电成像、图像处理和模式识别等高新技术领域,是一门新兴交叉学科课程。 课程基于指纹、人脸、虹膜等多种生物特征,对典型生物特征的信息感知技术、特征提取与识别技术进行介绍,使学生了解具体的关键技术、基本原理,以及系统构建与评测的基本方法,提高学生对人工智能与生物特征识别系统新型技术方向的认识,培养学生综合应用所学知识构建实际系统及分析问题和解决问题的能力。

课程目标

考核评价

讲师介绍

何玉青

详细介绍

本课程为专业选修课程,北京理工大学研究生精品课程。校内讲授时间32学时,面向研究生及高年级本科生。通过该课程的学习,学生在理论知识与实践技能方面均能够加强。基于课程内容,连续几届学生共10组同学参加中国研究生电子竞赛并获得了全国一等奖、二等奖、三等奖等多项优异成绩,以及华北赛区一等奖、三等奖等多项奖励。课程优势为全面涵盖智能成像与信息感知技术、机器学习和深度学习技术,实现生物特征识别系统构建方法以及具体的识别算法。

第一章 绪论
1.2 人工智能的发展及应用

(608s)

1.3 生物特征识别系统

(848s)

1.1 人工智能基本概念

(531s)

第二章 人工智能理论基础
2.1 监督学习

(742s)

2.2 集成学习

(334s)

2.3 无监督学习

(377s)

2.4 深度学习

(678s)

第三章 生物特征识别系统性能评测
3.1 生物特征识别系统构成

(906s)

3.2 生物特征识别系统功能

(428s)

3.3 生物特征识别系统性能评测--验证系统的错误率(一)

(522s)

3.3 生物特征识别系统性能评测--验证系统的错误率(二)

(606s)

3.3 生物特征识别系统性能评测--识别系统的错误率

(261s)

3.4 生物特征识别系统的设计

(952s)

第四章 指纹识别技术
4.1 指纹模式

(817s)

4.2 指纹图像获取--常规指纹传感技术(实时扫描)

(618s)

4.2 指纹图像获取--其他指纹传感技术

(638s)

4.2 指纹图像获取--指纹图像质量

(516s)

4.3 指纹特征提取

(941s)

4.4 指纹特征匹配识别

(824s)

第五章 人脸识别技术
5.1 人脸特征模式

(510s)

5.2 人脸图像获取

(567s)

5.3 人脸检测技术

(777s)

5.4 人脸特征提取与匹配

(741s)

5.5 深度学习人脸识别

(1080s)

第六章 虹膜识别技术
6.1 虹膜特征

(670s)

6.2 虹膜图像获取

(629s)

6.3 虹膜定位与归一化

(632s)

6.4 特征编码与匹配

(455s)

第七章 生物特征识别系统发展
7.1 其他生物特征识别技术

(968s)

7.2 多特征融合识别技术

(465s)

7.3 生物特征识别系统发展

(617s)