智能识别.ppt
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人工智能语音识别课件
后端处理模块
语言模型
采用统计学习方法（如n-gram、循环神经网络等）对大量文本数据进行训练，得到一个能够将文本表示映射到 最终输出结果的模型。
置信度分析
对每个识别结果进行置信度评估，以过滤掉低置信度的结果，提高识别准确率。
04
CATALOGUE
语音识别技术面临的挑战与解 决方案
环境噪声与干扰问题
机器学习与深度学习在语音识别中的应用
传统机器学习方法
使用高斯混合模型、i-vector和PLDA等传统机器学习方法进行声学建模。
深度学习方法
使用深度神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络等深度学习方法进行声学 建模和序列识别。
03
CATALOGUE
语音识别系统架构
前端处理模块
预加重
加窗
通过一个高通滤波器对输入的语音信 号进行预处理，以减少语音信号的延 迟和改善语音信号的频谱特性。
03
定期进行安全审计和监控，及时发现和处理安全漏洞和威胁。
06
CATALOGUE
实践案例分析
智能客服系统中的应用
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总结词：高效便捷
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详细描述：智能客服系统通过语音识别技术，能够快速准 确地识别用户语音信息，实现高效便捷的自助服务，提高 客户满意度。
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倒谱系数（cepstral coefficients）
将语音信号从时域转换到频域，提取出反映语音信号频谱特性的特征。
声学模型与解码模块
声学模型
采用统计学习方法（如隐马尔可可模型、神经网络等）对大量语音数据进行训练， 得到一个能够将语音特征映射到音素级别的模型。
解码
根据声学模型和语言模型，对输入的语音特征进行解码，生成对应的文本表示。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
模式识别与人工智能ppt课件
42
模式识别的基本方法
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定： 是一个非线性动态系统。通过对样本的学习
建立起记忆，然后将未知模式判决为其最接近的 记忆。
43
模式识别的基本方法
理论基础：神经生理学，心理学 主要方法：BP模型、HOP模型、CNN 主要优点：
系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、 光透射亮度等等
特征选择：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真 伪
28
系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方 法中，用它来开发出模式分类器。
测试集：在设计识别和分类系统时没有用过 的独立样本集。
系统评价原则：为了更好地对模式识别系统 性能进行评价，必须使用一组独立于训练集 的测试集对系统进行测试。
单的子图（背景、物体）。 构成 一个多级树结构：
38
模式识别的基本方法 在学习过程中，确定基元与基元之间的关系
，推断出生成景物的方法。 判决过程中，首先提取基元，识别基元之间
的连接关系，使用推断的文法规则做句法分 析。若分析成立，则判断输入的景物属于相 应的类型。
39
模式识别的基本方法
理论基础：形式语言，自动机技术 主要方法：自动机技术、CYK剖析算法、Early算法、
22模式识别系统数据采集特征提取二次特征提取与选择分类识别对象识别结果数据采集特征提取改进分类识别规则二次特征提取与选择训练样本改进采集提取方法改进特征提取与选择制定改进分类识别规则人工干预正确率测试当二次电子数最少为一个时可代替初始电子的作用继续不断从阴极发出电子形成不依赖外界因素的初始电子从而产生自持放电
模式识别的基本方法
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定： 是一个非线性动态系统。通过对样本的学习
建立起记忆，然后将未知模式判决为其最接近的 记忆。
43
模式识别的基本方法
理论基础：神经生理学，心理学 主要方法：BP模型、HOP模型、CNN 主要优点：
系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、 光透射亮度等等
特征选择：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真 伪
28
系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方 法中，用它来开发出模式分类器。
测试集：在设计识别和分类系统时没有用过 的独立样本集。
系统评价原则：为了更好地对模式识别系统 性能进行评价，必须使用一组独立于训练集 的测试集对系统进行测试。
单的子图（背景、物体）。 构成 一个多级树结构：
38
模式识别的基本方法 在学习过程中，确定基元与基元之间的关系
，推断出生成景物的方法。 判决过程中，首先提取基元，识别基元之间
的连接关系，使用推断的文法规则做句法分 析。若分析成立，则判断输入的景物属于相 应的类型。
39
模式识别的基本方法
理论基础：形式语言，自动机技术 主要方法：自动机技术、CYK剖析算法、Early算法、
22模式识别系统数据采集特征提取二次特征提取与选择分类识别对象识别结果数据采集特征提取改进分类识别规则二次特征提取与选择训练样本改进采集提取方法改进特征提取与选择制定改进分类识别规则人工干预正确率测试当二次电子数最少为一个时可代替初始电子的作用继续不断从阴极发出电子形成不依赖外界因素的初始电子从而产生自持放电
自动识别技术PPT课件
这个供机器阅读的代码可 以从各个角度被读取。在 邮递代码、国家代码、服 务等级（1DA等）、追踪 码、确切的日期和时间、 包裹数量和重量、地址确 认以及递送街道、城市和 州名，智能码都使用二维 图像来表示。
E - 1Z追踪码：
这个代码让客户可以通 过系统了解到包裹的转 运状态。一个以1Z开头 的追踪码就能辨识出客 户在UPS的帐号、包裹服 务等级和客户参考编号 。
RFID系统组成：
信号发射机（射频标签）、 天线、信号接收机（读写器 ）
射频标签和读写器之间互相 不接触并利用感应、无线电波 或微波进行数据通信，从而达 到识别的目的。
读取器天线发出无线电波
标签的天线感应此一电波，其中的IC因此接受到 读取器所传出的数据(指令)，标签的IC便将储存于 本身的数据再透过无线电波传回读取器
EAN-13商品条码是由左侧空白区、起始符、左侧数 据符、中间间隔符、右侧数据符、校验符、终止符、 右侧空白区和供人识别字符组成。
EAN/UCC-8代码用于标识小型商品
EAN/UCC-8代码由8位数字组成，其结构分为两部分 ：
商品项目识别代码：前缀码+商品项目代码
校验码
EAN/UCC-8代码由中国物品编码中心统一分配使用， 确保该标识代码在全球范围的唯一性。商品生产厂家 申请时需提交商品目录及其外包装（或设计样张）给 中国物品编码中心或其分支机构。
进出仓时读取物品上的条码 信息
建立仓储管理数据库，并提 供保质期预警查询
管理者可以随时掌握各类产 品进出仓和库存情况，及时 准确地为决策部门提供有力 的参考。
自动分拣系统
出货时，对邮件、包 裹、批发和配送的物 品等进行条码编码， 建立自动分拣系统
进行分货拣选，大大 提高工作效率，降低 成本
E - 1Z追踪码：
这个代码让客户可以通 过系统了解到包裹的转 运状态。一个以1Z开头 的追踪码就能辨识出客 户在UPS的帐号、包裹服 务等级和客户参考编号 。
RFID系统组成：
信号发射机（射频标签）、 天线、信号接收机（读写器 ）
射频标签和读写器之间互相 不接触并利用感应、无线电波 或微波进行数据通信，从而达 到识别的目的。
读取器天线发出无线电波
标签的天线感应此一电波，其中的IC因此接受到 读取器所传出的数据(指令)，标签的IC便将储存于 本身的数据再透过无线电波传回读取器
EAN-13商品条码是由左侧空白区、起始符、左侧数 据符、中间间隔符、右侧数据符、校验符、终止符、 右侧空白区和供人识别字符组成。
EAN/UCC-8代码用于标识小型商品
EAN/UCC-8代码由8位数字组成，其结构分为两部分 ：
商品项目识别代码：前缀码+商品项目代码
校验码
EAN/UCC-8代码由中国物品编码中心统一分配使用， 确保该标识代码在全球范围的唯一性。商品生产厂家 申请时需提交商品目录及其外包装（或设计样张）给 中国物品编码中心或其分支机构。
进出仓时读取物品上的条码 信息
建立仓储管理数据库，并提 供保质期预警查询
管理者可以随时掌握各类产 品进出仓和库存情况，及时 准确地为决策部门提供有力 的参考。
自动分拣系统
出货时，对邮件、包 裹、批发和配送的物 品等进行条码编码， 建立自动分拣系统
进行分货拣选，大大 提高工作效率，降低 成本
智能PPT生成
05
智能PPT挑战与解决方案
数据安全和隐私保护问题
挑战
在处理用户数据时，如何确保数据的安全性和隐私保护是智能PPT生成面临的 重要问题。
解决方案
采用加密技术对用户数据进行保护，并建立严格的数据访问和控制机制，确保 只有授权人员才能访问敏感数据。
模板多样性和创新性需求
挑战
用户对PPT模板的多样性和创新性有很高的要求，如何满足这些需求是智能PPT生成 需要解决的问题。
模板匹配算法
根据用户需求和关键词，从模板 库中匹配最合适的模板。
模板调整
根据用户的具体需求，对选定的 模板进行必要的调整和修改。
内容自动生成方法
文本生成
01
基于自然语言处理技术，自动生成与主题相关的文本内容。
图片和图表生成
02
根据文本内容和用户需求，自动生成相关的图片、图表等视觉
元素。
布局和技术
利用云计算平台，实现PPT的在 线生成、编辑和分享等功能，提
高用户的使用体验。
可视化技术
通过可视化工具和技术，将复杂的 数据和信息以图表、图片等形式直 观地展示出来，提高PPT的可读性 和易懂性。
交互式技术
利用交互式技术，实现PPT与观众 之间的互动和交流，增强演示效果 和观众的参与感。
智能PPT生成
目 录
• 智能PPT概述 • 智能PPT技术原理 • 智能PPT生成流程 • 智能PPT功能特点 • 智能PPT挑战与解决方案 • 智能PPT未来发展趋势
01
智能PPT概述
定义与特点
定义
智能PPT是指利用人工智能、自然 语言处理等技术，自动生成符合要 求的演示文稿的一种新型工具。
通过自然语言处理，用户可以直接输入文本描述，智能PPT系统能 够自动理解并生成相应的幻灯片内容。
指纹识别ppt课件
指纹识别在门禁系统中的 应用
将指纹识别技术应用于门禁系统，可以实现 进出人员的身份识别和权限控制，提高了门 禁系统的安全性和智能化水平。
指纹识别在考勤管理中的 应用
通过指纹识别技术，可以实现员工考勤的自 动化管理，有效避免了代打卡等作弊行为，
提高了考勤管理的准确性和公正性。
身份认证和权限控制
指纹识别在身份认证中的应用
基于电容、电感等半导体 技术，通过感应手指表面 电荷分布来捕捉指纹图像 。
超声波指纹采集器
利用超声波穿透性强、方 向性好等特点，捕捉手指 内部的指纹信息。
图像处理算法
预处理算法
包括去噪、增强、二值化等操作，用 于提高指纹图像的质量和可识别度。
特征提取算法
匹配算法
将提取出的特征点与数据库中的指纹 特征进行比对，找出相似的指纹信息 。
细节点匹配
通过比较两枚指纹图像中细节点 的类型和位置信息进行匹配，具
有较高的准确性和鲁棒性。
纹理匹配
利用指纹图像中脊线和谷线形成 的纹理特征进行匹配，对于质量 较差的指纹图像具有一定的优势
。
深度学习匹配
通过训练深度学习模型学习指纹 图像中的特征表示，并进行相似 度计算，具有自适应性强、性能
稳定等优点。
随着科技的不断进步和创新，指纹识别技术将不断升级和完善， 提高识别精度、速度和安全性。
应用领域拓展
指纹识别技术将广泛应用于金融、安防、智能家居、医疗等领域， 为人们提供更加便捷、安全的身份认证和访问控制服务。
产业链不断完善
随着指纹识别技术的不断发展和应用，相关产业链也将不断完善和 成熟，形成更加完整的产业生态体系。
细化
对二值化后的指纹图像进行细化操作，将指纹的纹路细化为单像素宽度，便于后续的指纹特征分析和处理。常用 的细化算法包括OPTA算法、Hilditch算法等。这些算法通过不断去除图像边缘的像素点，最终得到细化后的指纹 图像。
将指纹识别技术应用于门禁系统，可以实现 进出人员的身份识别和权限控制，提高了门 禁系统的安全性和智能化水平。
指纹识别在考勤管理中的 应用
通过指纹识别技术，可以实现员工考勤的自 动化管理，有效避免了代打卡等作弊行为，
提高了考勤管理的准确性和公正性。
身份认证和权限控制
指纹识别在身份认证中的应用
基于电容、电感等半导体 技术，通过感应手指表面 电荷分布来捕捉指纹图像 。
超声波指纹采集器
利用超声波穿透性强、方 向性好等特点，捕捉手指 内部的指纹信息。
图像处理算法
预处理算法
包括去噪、增强、二值化等操作，用 于提高指纹图像的质量和可识别度。
特征提取算法
匹配算法
将提取出的特征点与数据库中的指纹 特征进行比对，找出相似的指纹信息 。
细节点匹配
通过比较两枚指纹图像中细节点 的类型和位置信息进行匹配，具
有较高的准确性和鲁棒性。
纹理匹配
利用指纹图像中脊线和谷线形成 的纹理特征进行匹配，对于质量 较差的指纹图像具有一定的优势
。
深度学习匹配
通过训练深度学习模型学习指纹 图像中的特征表示，并进行相似 度计算，具有自适应性强、性能
稳定等优点。
随着科技的不断进步和创新，指纹识别技术将不断升级和完善， 提高识别精度、速度和安全性。
应用领域拓展
指纹识别技术将广泛应用于金融、安防、智能家居、医疗等领域， 为人们提供更加便捷、安全的身份认证和访问控制服务。
产业链不断完善
随着指纹识别技术的不断发展和应用，相关产业链也将不断完善和 成熟，形成更加完整的产业生态体系。
细化
对二值化后的指纹图像进行细化操作，将指纹的纹路细化为单像素宽度，便于后续的指纹特征分析和处理。常用 的细化算法包括OPTA算法、Hilditch算法等。这些算法通过不断去除图像边缘的像素点，最终得到细化后的指纹 图像。
人脸识别技术介绍课件 PPT
人像验证 输入两张照片，确定它们是否来自于 持证人身份核实、电子政务、电子商务、移动设
Verification 同一个人。
备访问控制等。
-15-
1 : 1 的验证过程
-16-
1 : N 的辨识过程（N : N）
-17-
人脸识别应用场景
根据对公安现有的业务现状及系统分析，我们可以归纳为两类应用： 静态和动态两种应用模式。其中某些管理工作可以两种模式共同应用。
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩单上。
-23-
监管
数据采集及核查：公安监管部门在采集人员身份信息时，只有身份证号等字符信息确定唯 一身份，缺乏相片比对等辅助手段，常遇到被监管人员不报或谎报信息、送押单位核实难等问 题，造成了人员信息不完整不真实、数据复用效果不佳，且容易引起公民身份被冒用的上访事 件。现有人工核查手段单一繁琐，被监管人员存疑数据量大，导致了监所核查工作难度大、效 率低。建议开发接口，使人像比对系统增加人口库信息，并与监所业务系统对接，以便较准确 完整地采集和核查信息。
深挖犯罪：隐瞒个人真实信息的被监管人员往往存在劣迹或在逃信息，是监所开展深挖犯 罪工作的重要打击对象。建议通过与在逃人员库进行相片信息比对碰撞，可有效加强深挖犯罪 工作。
安全管理：在监所日常管理中，可增加门禁管理、外来人员管理等系统的人像比对功能， 把好出入口关。
-24-
出入口（监狱/劳教/看守所）
人脸识别技术介绍
目录
第一部分 第二部分 第三部分
人脸识别原理 人脸识别的应用场景 人脸识别算法
-1-
生物识别技术
生物特征
生理特征 what you have?
-人像 -DNA -虹膜 -指纹 “与生俱来”
人工智能语音识别ppt课件
精选课件
语音识别涉及领域
精选课件
语音识别的类型
精选课件
语音识别原理框图
精选课件
DTW算法
模板匹配方法的语音识别算法需要解决的一个关 键问题是说话人对同一个词的两次发音不可能完 全相同。设参考模板有M帧矢量{R(1)，R(2)， …R(m)，…，R(M)}，R(m)为第m帧的语音特征 矢量，测试模板有N帧矢量{T(1)，T(2)，…T(n)， …，T(N)}，T(n)是第n帧的语音特征矢量。 d(T(in),R(im))表示T中第in帧特征与R中im帧特征之 间的距离，通常用欧几里德距离表示。
语音识别系统应用领域
• 个人数字助理的语音交互界面 PDA的体积很小，人
机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在 PDA 上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识 别的 方法输入和查询信息。随着语音识别技术的提高 ，语 音将成为PDA主要的人机交互界面。
• 智能玩具 • 家电遥控 用语音可以控制电视机、VCD、空调的原理图如图把测试模板的各个帧 号n=1~N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出 ，把参考模板的各帧m=1~M在纵轴上标出，通过 这些表示帧号的整数坐标画出一些纵横线即可形 成一个网格，网格中的每一个交叉点(ti,rj)表示测 试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交汇。 DTW算法分两步进行，一是计算两个模式各帧之 间的距离，即求出帧匹配距离矩阵，二是在帧匹 配距离矩阵中找出一条最佳路径。
精选课件
Thank you!
精选课件
D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
精选课件
语音识别系统应用领域
• 电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上
语音识别涉及领域
精选课件
语音识别的类型
精选课件
语音识别原理框图
精选课件
DTW算法
模板匹配方法的语音识别算法需要解决的一个关 键问题是说话人对同一个词的两次发音不可能完 全相同。设参考模板有M帧矢量{R(1)，R(2)， …R(m)，…，R(M)}，R(m)为第m帧的语音特征 矢量，测试模板有N帧矢量{T(1)，T(2)，…T(n)， …，T(N)}，T(n)是第n帧的语音特征矢量。 d(T(in),R(im))表示T中第in帧特征与R中im帧特征之 间的距离，通常用欧几里德距离表示。
语音识别系统应用领域
• 个人数字助理的语音交互界面 PDA的体积很小，人
机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在 PDA 上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识 别的 方法输入和查询信息。随着语音识别技术的提高 ，语 音将成为PDA主要的人机交互界面。
• 智能玩具 • 家电遥控 用语音可以控制电视机、VCD、空调的原理图如图把测试模板的各个帧 号n=1~N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出 ，把参考模板的各帧m=1~M在纵轴上标出，通过 这些表示帧号的整数坐标画出一些纵横线即可形 成一个网格，网格中的每一个交叉点(ti,rj)表示测 试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交汇。 DTW算法分两步进行，一是计算两个模式各帧之 间的距离，即求出帧匹配距离矩阵，二是在帧匹 配距离矩阵中找出一条最佳路径。
精选课件
Thank you!
精选课件
D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
精选课件
语音识别系统应用领域
• 电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上
人工智能基础之智能识别介绍课件
WPS,a click to unlimited possibilities 演讲人
目录
01. 智能识别概述 02. 智能识别技术 03. 智能识别应用案例 04. 智能识别的未来发展
智能识别的定义
01
智能识别是指通过计算机技术对图像、声音、 文本等数据进行自动识别和处理的过程。
02
智能识别包括图像识别、语音识别、自然语 言处理等领域。
03
态的识别和分析 隐私保护：智能识别将更加注重用户
04
隐私和数据安全，防止信息泄露
计算机视觉技术
概述：计算机视觉技术是一种通过计算 机模拟人类视觉系统对图像和视频进行
分析、处理、理解和推理的技术。
应用领域：计算机视觉技术广泛应用于 安防监控、自动驾驶、医学图像分析、
虚拟现实等领域。
核心技术：计算机视觉技术的核心技术 包括图像处理、模式识别、机器学习、
自然语言处理技术包括语 音识别、语义分析、情感 分析、机器翻译等多个方 面。
自然语言处理技术的发展为 人工智能领域带来了巨大的 变革，使得计算机能够更好 地理解和处理自然语言。
语音识别技术
01
语音识别技术 是一种将语音 信号转化为文 本的技术
02
语音识别技术 广泛应用于智 能家居、智能 客服、语音翻 译等领域
B
大数据与人工智能的结合：需要 解决数据安全和隐私问题
C
跨领域融合：需要实现不同领域 的知识融合和协同创新
智能识别的伦理问题：需要解决
D
人工智能的伦理和道德问题，确
保技术的合理使用和健康发展。
应用前景与市场
01
04
智能识别技术将推动相关 产业的发展，创造更多的 就业机会和市场需求。
目录
01. 智能识别概述 02. 智能识别技术 03. 智能识别应用案例 04. 智能识别的未来发展
智能识别的定义
01
智能识别是指通过计算机技术对图像、声音、 文本等数据进行自动识别和处理的过程。
02
智能识别包括图像识别、语音识别、自然语 言处理等领域。
03
态的识别和分析 隐私保护：智能识别将更加注重用户
04
隐私和数据安全，防止信息泄露
计算机视觉技术
概述：计算机视觉技术是一种通过计算 机模拟人类视觉系统对图像和视频进行
分析、处理、理解和推理的技术。
应用领域：计算机视觉技术广泛应用于 安防监控、自动驾驶、医学图像分析、
虚拟现实等领域。
核心技术：计算机视觉技术的核心技术 包括图像处理、模式识别、机器学习、
自然语言处理技术包括语 音识别、语义分析、情感 分析、机器翻译等多个方 面。
自然语言处理技术的发展为 人工智能领域带来了巨大的 变革，使得计算机能够更好 地理解和处理自然语言。
语音识别技术
01
语音识别技术 是一种将语音 信号转化为文 本的技术
02
语音识别技术 广泛应用于智 能家居、智能 客服、语音翻 译等领域
B
大数据与人工智能的结合：需要 解决数据安全和隐私问题
C
跨领域融合：需要实现不同领域 的知识融合和协同创新
智能识别的伦理问题：需要解决
D
人工智能的伦理和道德问题，确
保技术的合理使用和健康发展。
应用前景与市场
01
04
智能识别技术将推动相关 产业的发展，创造更多的 就业机会和市场需求。
2024版年度人工智能最新版ppt课件
监管建议
建立全面的监管体系，包括政策法规、 技术标准、行业自律等方面，确保人 工智能的健康发展。同时，加强公众 教育和意识提升，提高人们对人工智 能的认知和理解。
31
THANKS
感谢观看
2024/2/2
32
人工智能最新版ppt课件
2024/2/2
1
目 录
2024/2/2
• 人工智能概述 • 机器学习原理与方法 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 语音识别与合成技术及应用 • 人工智能伦理、安全与监管问题探讨
2
01
人工智能概述
2024/2/2
3
人工智能定义与发展历程
2024/2/2
2024/2/2
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
21
05
语音识别与合成技术及应用
2024/2/2
22
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
人工智能定义
01
研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技
术及应用系统的一门新的技术科学。
发展历程
02
从符号主义、连接主义到深度学习，经历了多次技术革新和浪
潮。
当前发展态势
03
人工智能正处于高速发展期，技术创新和应用拓展日新月异。
4
人工智能技术体系架构
01
02
03
基础层
包括芯片、传感器、操作 系统等基础设施。
常用的语音合成方法包括基于规则的合成方法和基于统计的 合成方法。基于规则的合成方法通过预先定义的规则将文字 转换成语音，而基于统计的合成方法则通过训练数据自动学 习文字到语音的映射关系。此外，深度学习技术也被广泛应 用于语音合成中，如WaveNet等模型能够生成更加自然和逼 真的语音波形。
建立全面的监管体系，包括政策法规、 技术标准、行业自律等方面，确保人 工智能的健康发展。同时，加强公众 教育和意识提升，提高人们对人工智 能的认知和理解。
31
THANKS
感谢观看
2024/2/2
32
人工智能最新版ppt课件
2024/2/2
1
目 录
2024/2/2
• 人工智能概述 • 机器学习原理与方法 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 语音识别与合成技术及应用 • 人工智能伦理、安全与监管问题探讨
2
01
人工智能概述
2024/2/2
3
人工智能定义与发展历程
2024/2/2
2024/2/2
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
21
05
语音识别与合成技术及应用
2024/2/2
22
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
人工智能定义
01
研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技
术及应用系统的一门新的技术科学。
发展历程
02
从符号主义、连接主义到深度学习，经历了多次技术革新和浪
潮。
当前发展态势
03
人工智能正处于高速发展期，技术创新和应用拓展日新月异。
4
人工智能技术体系架构
01
02
03
基础层
包括芯片、传感器、操作 系统等基础设施。
常用的语音合成方法包括基于规则的合成方法和基于统计的 合成方法。基于规则的合成方法通过预先定义的规则将文字 转换成语音，而基于统计的合成方法则通过训练数据自动学 习文字到语音的映射关系。此外，深度学习技术也被广泛应 用于语音合成中，如WaveNet等模型能够生成更加自然和逼 真的语音波形。
人工智能PPT课件专用版高清版
常用算法
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智 能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智 能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
人脸识别技术介绍课件-PPT
高首选识别率 低错误报警率 4K模版 最高比对速度700万次/秒 FRVT 2002 & 2006报告、公安部一所2006年12月第三届人脸识别
测试以及2008年6月出入境管理1000万人库算法性能报告佐证
-29-
Thank you
深挖犯罪：隐瞒个人真实信息的被监管人员往往存在劣迹或在逃信息，是监所开展深挖犯 罪工作的重要打击对象。建议通过与在逃人员库进行相片信息比对碰撞，可有效加强深挖犯罪 工作。
安全管理：在监所日常管理中，可增加门禁管理、外来人员管理等系统的人像比对功能， 把好出入口关。
-24-
出入口（监狱/劳教/看守所）
影响人脸识别的因素：光线
• 现时的技术，光线仍有颇大程度的影响 • 一般而言，无须特殊的照片及背景 • 入库照片与识别照片的光线环境越接近，识
别越准确 • 包括：色温、光线强度、光源的角度 • 曝光不足比过度曝光好 • 阳光的直射容易引致过度曝光 • 头顶的照明容易引致面部出现阴影 • 平均而分散的照明最佳
名称
应用方法
应用领域
人像检索 输入一张照片，在人像图像数据库内 公安应用中犯罪嫌疑人身份调查；出入境管理中 DB-SCAN 检索出与之相似的照片供人工确认。 人员身份核实；消费者、旅行者身份核实等。
人像监控 从视频流中检测人像，并与人像数据 公安应用中的案犯追逃；重要部门出入口控制与 Watchlist 库进行比对，自动确认人员身份。 考勤等。
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩单上。
-23-
监管
数据采集及核查：公安监管部门在采集人员身份信息时，只有身份证号等字符信息确定唯 一身份，缺乏相片比对等辅助手段，常遇到被监管人员不报或谎报信息、送押单位核实难等问 题，造成了人员信息不完整不真实、数据复用效果不佳，且容易引起公民身份被冒用的上访事 件。现有人工核查手段单一繁琐，被监管人员存疑数据量大，导致了监所核查工作难度大、效 率低。建议开发接口，使人像比对系统增加人口库信息，并与监所业务系统对接，以便较准确 完整地采集和核查信息。
测试以及2008年6月出入境管理1000万人库算法性能报告佐证
-29-
Thank you
深挖犯罪：隐瞒个人真实信息的被监管人员往往存在劣迹或在逃信息，是监所开展深挖犯 罪工作的重要打击对象。建议通过与在逃人员库进行相片信息比对碰撞，可有效加强深挖犯罪 工作。
安全管理：在监所日常管理中，可增加门禁管理、外来人员管理等系统的人像比对功能， 把好出入口关。
-24-
出入口（监狱/劳教/看守所）
影响人脸识别的因素：光线
• 现时的技术，光线仍有颇大程度的影响 • 一般而言，无须特殊的照片及背景 • 入库照片与识别照片的光线环境越接近，识
别越准确 • 包括：色温、光线强度、光源的角度 • 曝光不足比过度曝光好 • 阳光的直射容易引致过度曝光 • 头顶的照明容易引致面部出现阴影 • 平均而分散的照明最佳
名称
应用方法
应用领域
人像检索 输入一张照片，在人像图像数据库内 公安应用中犯罪嫌疑人身份调查；出入境管理中 DB-SCAN 检索出与之相似的照片供人工确认。 人员身份核实；消费者、旅行者身份核实等。
人像监控 从视频流中检测人像，并与人像数据 公安应用中的案犯追逃；重要部门出入口控制与 Watchlist 库进行比对，自动确认人员身份。 考勤等。
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩单上。
-23-
监管
数据采集及核查：公安监管部门在采集人员身份信息时，只有身份证号等字符信息确定唯 一身份，缺乏相片比对等辅助手段，常遇到被监管人员不报或谎报信息、送押单位核实难等问 题，造成了人员信息不完整不真实、数据复用效果不佳，且容易引起公民身份被冒用的上访事 件。现有人工核查手段单一繁琐，被监管人员存疑数据量大，导致了监所核查工作难度大、效 率低。建议开发接口，使人像比对系统增加人口库信息，并与监所业务系统对接，以便较准确 完整地采集和核查信息。
科技风人工智能脸部识别PPT模板
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智能识别应用介绍
北京智能视觉信息技术有限公司
概要
公司简介 智能识别应用简介 智能行为识别 车牌识别
公司简介
北京智能视觉信息技术有限公司是中关村科技园一 家拥有自主知识产权的高新技术企业，致力于数字 视频监控处理技术和图像智能识别技术的研究，立 志成为国内一流的网络视频监控解决方案提供商。
系统可以自动分析检测用户预设的非正常行为 （如越线和区域入侵等），在这个基础上可以：
自动报警 自动存储相关的视频资料（如前后一分钟） 大大减少了人工的参与，真正做到了全天候
7×24小时的不间断监控
智能行为识别：我们的技术特点
北京智能视觉信息技术有限公司的智能行为识别产品由我公司研发团队 在多年技术积累的基础上自主开发并具有全部自主知识产权
通过智能识别，用户可以将不关心的信息直接过滤 掉，仅为监控者提供有用的关键信息，在这种基础 上，智能识别监控系统能够更加有效地协助安全人 员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象
北京智能视觉信息技术有限公司的智能识别产品：
视频监控中的智能行为识别 车牌识别
智能行为识别：技术背景
随着监控规模的不断增大，给传统的监控模式带来 的巨大的挑战
应用场所：电站， 军事重地，银行， 博物馆等等需要保 护的场所
用户可以方便调整 和设置多个不同的 区域
越线检测
检测目标非法穿越 预先设定的边界， 如围墙和隔离带等
应用场所：铁路沿 线，各类企事业单 位，公路护栏等
用户可以方便调整 和设置多条不同的 带有方向选择的边 界
逆行检测
检测在单向行驶的 道路或过道逆向行 驶的车辆或行人
系统要求及指标
系统要求：
图片大小不小于640×480 车牌宽度不小于图片宽度1/5 车牌高度不小于15个像素 车牌倾斜度不大于10度 车牌清晰，字母和车牌背景对比度不小于20个灰度级别 车牌无覆盖，无污染，字母无残缺
系统指标
车牌定位正确率 > 98% 识别速度 < 0.3秒(从捕捉到车辆至输出识别结果) 识别正确率>95%
早在2003年，智能视觉就率先将网络视频技术应用 于视频监控领域。多年来，在安防行业，我们发展 了众多长期、稳定的合作伙伴，我们能够为您提供 完美的网络视频监控解决方案，充分满足您现在和 未来的实际需求。
公司简介
智能识别应用简介
智能识别是指利用模式识别和图像处理的技术，根 据用户的需求来自动分析和抽取原始数据（包括视 频和图像等）中的关键信息
区域1：拥堵指数：65 区域2：拥堵指数：13
目标保护
对指定区域内的重要物体的保护（如博物馆， 机房设施等）
遗洒物体检测
对被蓄意放在设定区 域的物品进行探测并 报警，用于机场，火 车站，广场和学校等 重要目标周围等的安 全防护
贴纸条报警
对在ATM提款机上贴纸条进行报警
客户定制功能模块
针对客户对视频监控中的各类行为分析的不 同需求做的进一步特定开发
系统示意图（1）
车牌识别摄像头
系统示意图（2）
系统功能
车辆出入数据存储归档 车牌查询：可进行包括
按出入时间查询； 按出入地点查询； 按车辆性质查询等各种查询条件的模糊查询
车流统计功能：对任意时段任意方向出入车辆进行 统计，生成统计报表
打印数据清单或查询结果清单 黑名单车辆实时报警功能
主要用于道路交通 监控等
用户可以方便调整 和设置多条不同的 边界
目标计数
对出入设定区域的目 标进行计数（如有关 单位，学校，银行， 超市的大门等）
用户可以方便调整和 设置多条不同的计数 边界
拥堵判断
对道路（主要针对 于城区道路）的拥 堵情况进行检测及 报警
也可以用于检测人 群的拥挤程度，如 用于学校，站台， 广场等人群密度监 测
车牌识别产品
车牌识别产品是北京智能视觉信息技术有限公司从 2001年就开始着手开发的一款产品，公司拥有产品 的全部知识产权，具有以下几个特点：
在应用环境满足产品要求的前提下，产品的识别率达到 95%以上，远高于行业85%的要求
产品速度快，可以实时对25fps的视频流进行不间断监控
典型应用场合包括高速公路收费卡口，停车场等
产品核心采用高度模块化开发，使得产品
应用层和底层核心分离，便于系统的维护 可以快速方便地根据客户的需求作出调整和开发新的应用项目
典型的智能行为识别种类
入侵检测 越线检测 逆行检测 目标计数 拥堵判断 目标保护 遗洒物体检测 其它用户定制模块
入侵检测
检测在设定的区域 内出现和入侵的目 标
摄像头和显示屏之间的矛盾
数目增多导致摄像头不能同时显示
监控人员的注意力不集中
人类自身的弱点导致注意力不集中（如连续低于30分钟） 其它的一些干扰（如电话，聊天等）
多数监控模式为事后监控
需存储所有的视频资料（一到三月以内），以备日后查阅
……
智能行为识别：目的和意义
智能行为分析技术的出现有效改变了上述传 统监控的模式
开发团队一半以上人员由中科院自动化所，软件所强大的领域方向把握能力和产 品研发能力。
产品特点：
产品核心结合了模式识别和视频处理领域的成熟稳定和最新发展的技术，使 得产品
自适应性强：通常情况下只需不到1分钟的时间进行系统初始化 稳定性高 占用系统资源较少 用户可以方便地针对不同应用场合和不同功能进行配置
北京智能视觉信息技术有限公司
概要
公司简介 智能识别应用简介 智能行为识别 车牌识别
公司简介
北京智能视觉信息技术有限公司是中关村科技园一 家拥有自主知识产权的高新技术企业，致力于数字 视频监控处理技术和图像智能识别技术的研究，立 志成为国内一流的网络视频监控解决方案提供商。
系统可以自动分析检测用户预设的非正常行为 （如越线和区域入侵等），在这个基础上可以：
自动报警 自动存储相关的视频资料（如前后一分钟） 大大减少了人工的参与，真正做到了全天候
7×24小时的不间断监控
智能行为识别：我们的技术特点
北京智能视觉信息技术有限公司的智能行为识别产品由我公司研发团队 在多年技术积累的基础上自主开发并具有全部自主知识产权
通过智能识别，用户可以将不关心的信息直接过滤 掉，仅为监控者提供有用的关键信息，在这种基础 上，智能识别监控系统能够更加有效地协助安全人 员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象
北京智能视觉信息技术有限公司的智能识别产品：
视频监控中的智能行为识别 车牌识别
智能行为识别：技术背景
随着监控规模的不断增大，给传统的监控模式带来 的巨大的挑战
应用场所：电站， 军事重地，银行， 博物馆等等需要保 护的场所
用户可以方便调整 和设置多个不同的 区域
越线检测
检测目标非法穿越 预先设定的边界， 如围墙和隔离带等
应用场所：铁路沿 线，各类企事业单 位，公路护栏等
用户可以方便调整 和设置多条不同的 带有方向选择的边 界
逆行检测
检测在单向行驶的 道路或过道逆向行 驶的车辆或行人
系统要求及指标
系统要求：
图片大小不小于640×480 车牌宽度不小于图片宽度1/5 车牌高度不小于15个像素 车牌倾斜度不大于10度 车牌清晰，字母和车牌背景对比度不小于20个灰度级别 车牌无覆盖，无污染，字母无残缺
系统指标
车牌定位正确率 > 98% 识别速度 < 0.3秒(从捕捉到车辆至输出识别结果) 识别正确率>95%
早在2003年，智能视觉就率先将网络视频技术应用 于视频监控领域。多年来，在安防行业，我们发展 了众多长期、稳定的合作伙伴，我们能够为您提供 完美的网络视频监控解决方案，充分满足您现在和 未来的实际需求。
公司简介
智能识别应用简介
智能识别是指利用模式识别和图像处理的技术，根 据用户的需求来自动分析和抽取原始数据（包括视 频和图像等）中的关键信息
区域1：拥堵指数：65 区域2：拥堵指数：13
目标保护
对指定区域内的重要物体的保护（如博物馆， 机房设施等）
遗洒物体检测
对被蓄意放在设定区 域的物品进行探测并 报警，用于机场，火 车站，广场和学校等 重要目标周围等的安 全防护
贴纸条报警
对在ATM提款机上贴纸条进行报警
客户定制功能模块
针对客户对视频监控中的各类行为分析的不 同需求做的进一步特定开发
系统示意图（1）
车牌识别摄像头
系统示意图（2）
系统功能
车辆出入数据存储归档 车牌查询：可进行包括
按出入时间查询； 按出入地点查询； 按车辆性质查询等各种查询条件的模糊查询
车流统计功能：对任意时段任意方向出入车辆进行 统计，生成统计报表
打印数据清单或查询结果清单 黑名单车辆实时报警功能
主要用于道路交通 监控等
用户可以方便调整 和设置多条不同的 边界
目标计数
对出入设定区域的目 标进行计数（如有关 单位，学校，银行， 超市的大门等）
用户可以方便调整和 设置多条不同的计数 边界
拥堵判断
对道路（主要针对 于城区道路）的拥 堵情况进行检测及 报警
也可以用于检测人 群的拥挤程度，如 用于学校，站台， 广场等人群密度监 测
车牌识别产品
车牌识别产品是北京智能视觉信息技术有限公司从 2001年就开始着手开发的一款产品，公司拥有产品 的全部知识产权，具有以下几个特点：
在应用环境满足产品要求的前提下，产品的识别率达到 95%以上，远高于行业85%的要求
产品速度快，可以实时对25fps的视频流进行不间断监控
典型应用场合包括高速公路收费卡口，停车场等
产品核心采用高度模块化开发，使得产品
应用层和底层核心分离，便于系统的维护 可以快速方便地根据客户的需求作出调整和开发新的应用项目
典型的智能行为识别种类
入侵检测 越线检测 逆行检测 目标计数 拥堵判断 目标保护 遗洒物体检测 其它用户定制模块
入侵检测
检测在设定的区域 内出现和入侵的目 标
摄像头和显示屏之间的矛盾
数目增多导致摄像头不能同时显示
监控人员的注意力不集中
人类自身的弱点导致注意力不集中（如连续低于30分钟） 其它的一些干扰（如电话，聊天等）
多数监控模式为事后监控
需存储所有的视频资料（一到三月以内），以备日后查阅
……
智能行为识别：目的和意义
智能行为分析技术的出现有效改变了上述传 统监控的模式
开发团队一半以上人员由中科院自动化所，软件所强大的领域方向把握能力和产 品研发能力。
产品特点：
产品核心结合了模式识别和视频处理领域的成熟稳定和最新发展的技术，使 得产品
自适应性强：通常情况下只需不到1分钟的时间进行系统初始化 稳定性高 占用系统资源较少 用户可以方便地针对不同应用场合和不同功能进行配置