评论

#小程序云开发挑战赛#-人脸识别虚拟仿真实验-科学探索小队

人脸识别虚拟仿真实验平台是以多层卷积神经网络进行人脸识别,将人脸识别的每一步进行可视化,并且可以自定义一些参数,让同学们可以更深刻直白的理解人工智能。

项目封面

项目背景

目前,人工智能是一个极其热门的专业,但是对于一些刚入学的大一新生或者刚接触计算机行业的人来说,人工智能的说法过于抽象,不能很好的理解人工智能的具体概念。在此次实验中,我们以人脸识别为例,通过对卷积过程的可视化展现对他们进行一个基础入门学习的引导。首先需要登陆我们的学号来进行实验,本实验的数据集是由100张人脸组成,其中80张为训练集,训练人脸识别模型;剩余20张作为测试集,测试模型分类效果。通过基于主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)的卷积神经网络PCANet进行图片特征提取,然后送入大间隔分类器(Large Margin Classifier,LMC)进行训练最终得出训练结果。通过对于人脸识别过程的可视化,增强用户对人工智能,尤其是卷积神经网络和主成分分析中相关概念的理解。

项目原理流程

项目页面介绍


项目后端服务

1. 技术选型

在本小程序中,后端服务采用了以下主要技术及框架:

  • Golang
  • Gin
  • gorm

2. 接口集合

查找题目

请求路径:/crmProblems/findCrmProblems
请求方式:Get


学生登录

请求路径:/base/login
请求方式:Post


获取图形验证码

请求路径:/base/captcha
请求方式:Post


Token 失效

请求路径:/jwt/jsonInBlacklist
请求方式:Post


获取实验结果

请求路径:/crmFaceRecognitionResult/findCrmFaceRecognitionResultByOptions
请求方式:Get


提交实验记录

请求路径:/crmUsersExperiments/createCrmUsersExperimentsFromUser
请求方式:Post

二、小程序服务

1. 技术选型


在本小程序中,采用了以下主要小程序相关技术及框架:

  • Javascript
  • Taro
  • D.VA

2. 关于目录

2.1 组件目录

组件目录基于原子性原则,针对页面抽离了不同的组件,以便于后期的复用与维护。

2.2 页面目录

页面目录包含了所有用户可视的源代码文件。

2.3 工具目录

工具目录包含了所有辅助小程序稳健运行的工具函数。

项目体验二维码

项目团队/分工

此次参赛团队共分有两人,分别是耿雪纯、陈鹏宇。具体分工如下:

耿雪纯

• 后端python编程实现PCANet人脸识别整个可视化

• python编程搭建LMC分类器

• 调参提高识别准确率

陈鹏宇

• 前端

• 后端

• 后端管理界面

• 小程序

• 服务器部署

• 服务器维护。

其他

GitHub:https://github.com/polichan/Palette-taro

部署教程:https://github.com/polichan/Palette-taro/blob/master/deployment.md

部署教程PDF:链接:https://pan.baidu.com/s/1aXvnJRvvlWb9_nn3Vd1Dew 提取码:5llw

视频介绍链接:https://v.qq.com/x/page/t3153s85vi0.html

小程序文档介绍(含PCANet,LMC分类器原理介绍):链接:https://pan.baidu.com/s/1p8VvnHs1BedCb0lQNMHAvw  提取码:s5al 

 



最后一次编辑于  09-20  
点赞 49
收藏
评论

6 个评论

  • 陈生
    陈生
    09-21

    6666

    09-21
    赞同 1
    回复
  • 悫实没有歆
    悫实没有歆
    09-21

    666

    09-21
    赞同 1
    回复
  • 青寒
    青寒
    09-24

    人脸仿真啊!

    09-24
    赞同
    回复
  • lwn
    lwn
    09-22
    冰冰越来越优秀了👍
    09-22
    赞同
    回复
  • 初心
    初心
    09-21
    赞👍 一个,继续努力,开发出更好的!
    09-21
    赞同
    回复
  • unknown
    unknown
    09-21
    75号来啦!
    09-21
    赞同
    回复
登录 后发表内容