一、人脸识别门锁属于人工智能产品吗？

是属于人工智能产品，智能识别，作为人工智能领域的典型分支技术，人脸识别通过比较人脸的视觉特征信息从而进行身份鉴别，既属于图像识别，也属于生物特征识别，进而有了人脸识别锁的出现，推动着智能锁行业的发展。“人脸识别”这一技术，给人们的生活带来了很大的改善和便利！

智能门锁，相比传统机械锁来说，它的最明显特征就是智能化。除了智能化之外，智能锁本身的安全性、方便性也是区别于传统锁的特点。而智能人脸识别门锁，不管是家居和办公的出入，亦或是金融银行机构的安防把控，在各种现实的应用领域已经慢慢地开始流行使用生物活体真人面容识别的智能门锁了。

二、人门锁识别技术属于人工智能吗？

指纹识别技术属于人工智能学科中的模式识别。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。

所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

指纹识别技术是众多生物特征识别技术中的一种，所谓生物特征识别技术(biometrics )，系指利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定，由于生物识别所具有的便捷与安全等优点使得生物识别技术在身份认证识别和网络安全领域拥有广阔的应用前景，可用的生物特征识别技术有指纹、人脸、声纹、虹膜等，指纹是其中应用最为广泛的一种。

从20世纪60年代起新型的电子计算机技术进入指纹鉴定领域，为指纹鉴定自动化开辟了新的途径。近几年，指纹识别技术应用到智能手机上，成为支持手机解锁、在线支付的重要基础技术。在未来，基于FIDO等协议，指纹识别等生物特征识别技术将全面取代现有的密码体系。

在指纹识别算法上，最初是对指纹分类技术的研究，以提高指纹档案检索的效率。目前主流的指纹识别算法则基于指纹纹线的端点、分叉点等细节特征。随着指纹识别技术在移动设备的应用，指纹采集芯片的尺寸日益小型化，基于汗孔、纹线形状等3级特征的识别算法受到日益重视。

在指纹采集技术上，首先出现的是油墨捺印方法。油墨捺印的指纹卡片通过扫描方式数字化后进行存储和后续处理。20世纪70年代以后，光学式指纹采集技术的出现和普及促进了指纹的现场快速采集和验证。移动设备上的应用则促进了小尺寸超薄指纹采集技术的快速发展。

三、人脸识别门锁属于人工智能产品吗?

智能识别，作为人工智能领域的典型分支技术，人脸识别通过比较人脸的视觉特征信息从而进行身份鉴别，既属于图像识别，也属于生物特征识别，进而有了人脸识别锁的出现，推动着智能锁行业的发展。“人脸识别”这一技术，给人们的生活带来了很大的改善和便利！

智能门锁，相比传统机械锁来说，它的最明显特征就是智能化。除了智能化之外，智能锁本身的安全性、方便性也是区别于传统锁的特点。而智能人脸识别门锁，不管是家居和办公的出入，亦或是金融银行机构的安防把控，在各种现实的应用领域已经慢慢地开始流行使用生物活体真人面容识别的智能门锁了。

四、人工智能识别属于什么行业？

人工智能是一门新兴的高尖端学科，属于社会科学与自然科学的交叉学科，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域包含机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

想研究人工智能的方向，近两年很多大学都开设了人工智能学院。西安电子科技大学人工智能学院、中国科学院大学人工智能技术学院、南京大学人工智能学院三所高校在人工智能领域皆属于顶尖。

人工智能专业相关研究方向，有很多的分支学科，包含模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理、计算机应用技术、生物信息处理方向、计算机科学与技术超级计算方向等。

对于本科专业的学习，如果有意从事人工智能方向的相关工作，可以尝试选择以下的相关专业：

计算机科学与技术。人工智能的工作既需要非常扎实和广泛的数学基础的同时也要求很高的实际操作能力，人工智能专业方向的如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等课程，在计算机科学与技术专业在高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向。

数据科学与大数据技术。既要掌握基础的程序设计语言，也要掌握大数据平台的运用，Numpy、Matplotlib、Pandas,SciPy和scikit-learn等科学计算与机械学习库的掌握，完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题；负责深度神经网络技术平台的架构、开发方案的设计、应用与实现（包括机器学习、图像处理等的算法）。

2人工智能非孤立专业，不宜另起炉灶

近日，教育部公布了新增本科专业目录，“人工智能”专业位列其中，有35所高校获批建设。“它反映的是我国人工智能本科教育呈现出的繁荣景象。”3日，中国人工智能学会教育工作委员会主任王万森在接受科技日报记者专访时表示，人工智能本科专业的设立，对我国各级各类院校的高层次人工智能人才培养，具有重要的实际意义和深远的历史意义。

不过，也有人感到困惑——在本科专业目录中，早已有了智能科学与技术专业，人工智能专业和它到底有何区别?

北京航空航天大学教授李波告诉科技日报记者，一般认为，智能科学与技术的专业面偏宽，与行业的对应关系不直观，而且脑科学、认知科学、心理学一般划分在生命科学领域。北航牵头组织新申报并获批的人工智能专业，是信息领域的一个本科专业。“至于如何开设，应该鼓励各高校根据自身情况进行选择。”李波说，感知、认知基础好的学校可以选择智能科学与技术，智能技术及应用基础好的学校可以选择人工智能，当然，学校也能在现有计算机或其他专业中培养人工智能方面的人才。“总之，各高校应结合自身特点，制定有自身特色的培养方案和课程体系。”

王万森亲历了我国智能科学与技术本科专业创建、发展的全部过程。在他看来，它和人工智能专业并没有本质区别，差别只是在于专业名称不同，名字的社会认知度不同。

18年前，中国人工智能学会在北京召开了一次规模宏大的学术年会，部分与会代表提出了在我国建立人工智能本科专业的建议，该建议得到大多数参会人员的认可。但就专业名称，大家最后的共识是叫“智能科学与技术”专业。

王万森说，这是因为，当时人工智能正处于其发展的低潮，在“寒冬”时期将专业命名为“人工智能”，其结果可以想象。而且，这一名字沿用了计算机科学与技术专业名称的结构形式，也符合我国高等教育的惯例。

后来，教育部高等学校本科计算机类专业教学指导委员会设立了“智能科学与技术”专业教学指导工作组，确定了该专业的知识结构。从专业知识结构来看，该专业和人工智能专业也没有本质区别。“也就是在上述专业知识结构下，我国智能科学与技术专业15年来的教育实践，为我国培养了大批高层次人工智能专业人才。”王万森表示。

至于两个专业如何并行发展，王万森也有自己的想法。一是可以将“智能科学与技术”作为研究生教育层面的一级学科名称，把“人工智能”作为本科教育层面的专业名称;如果两个本科专业一定要并行存在，那么建议在研究型高校和部分应用研究型高校采用“智能科学与技术”专业名称，而在部分应用研究型高校、应用型高校和技术型高校采用“人工智能”专业名称——前者注重研究，后者强调应用。

不过，王万森也强调，办好高质量的人工智能高等教育，关键不在专业名字叫什么。

“人工智能不是一个孤立专业，而是一个专业类。”例如，沿大数据智能这一学科领域衍生出了“数据科学与大数据技术”专业;沿智能自主系统学科领域衍生出来了“机器人工程”专业……“随着新一代人工智能的快速发展及其应用的不断深入，很有可能还会不断衍生新的专业，这样就形成了一个以智能科学与技术专业/人工智能专业为核心，外加衍生层诸专业的新生专业类，即人工智能类专业。”王万森说。而整个人工智能专业教育体系，除上述核心层、衍生层专业外，还应该包括支持人工智能复合型人才培养的复合型专业和支持人工智能交叉型人才培养的交叉型专业。

王万森建议，应创新人工智能与智能科学与技术专业的协同发展模式，构建与新一代人工智能发展相适应的知识结构和课程体系，实现人工智能和其他专业的有机复合与交叉。

“人工智能专业建设不应颠覆性地另起炉灶，推倒重来，而是要结合实际需求，和原有专业创新、协同发展。”他表示，智能科学与技术/人工智能专业看起来发展得如火如荼，但诸多深层次问题并没有真正得到解决，人工智能与其他社会领域专业的有机复合、与其他学科专业的交叉融合都还不够深入。“这些需要引起我们的高度重视。”

五、人工智能扫脸属于模式识别吗？

人脸识别是计算机视觉和模式识别的交叉领域，又将两者结合在一起。

20 世纪 80 年代后期在人脸识别中引入了神经生理学、脑神经学、视觉知识等，结合计算机技术的迅猛发展以及计算成本的迅速下降使得以前比较费时费空间的一些模式匹配算法，如大样本的引入、多维特征参 数的提取、建模等。

人脸识别这一领域的研究除了具有重大理论价值外，也极具实用价值，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

六、图像识别物体数量吗

图像识别技术是一种基于人工智能的应用程序，它可以自动识别和分析图像中的内容。但是，在实际应用中，许多人对图像识别的工作原理和能力仍存在一些误解。本文将深入探讨图像识别能否准确地识别物体数量。

图像识别的基本原理

图像识别是通过模拟人类视觉系统的工作方式来识别图像中的物体或场景。在图像识别技术中，计算机会通过对图像进行特征提取和模式匹配来实现物体识别。这些特征可以包括颜色、形状、纹理等信息，通过算法对这些信息进行分析，最终判断图像中包含的物体种类和数量。

图像识别准确性与物体数量

对于图像识别来说，准确性是评判其性能的重要指标之一。在识别物体数量方面，图像识别技术通常可以实现较高的准确性，尤其是在处理少量物体的情况下。然而，在识别大量物体或复杂场景时，图像识别的准确性可能会受到一定程度的影响。

挑战与解决方案

识别图像中的物体数量存在一些挑战，例如物体之间的遮挡、光照条件的变化、物体大小和形状的多样性等。为了提高图像识别的准确性，可以采用以下解决方案：

• 1. **多模型融合**：结合多个不同模型的识别结果，以提高识别准确性。
• 2. **数据增强**：通过增加训练数据数量和多样性，提升模型的泛化能力。
• 3. **网络结构优化**：优化图像识别模型的网络结构，提高其对物体数量变化的适应能力。
• 4. **对抗训练**：引入对抗样本训练，增强模型的鲁棒性和抗干扰能力。

图像识别技术的应用领域

图像识别技术在许多领域都有着广泛的应用，如智能安防、医疗影像识别、智能交通等。通过图像识别，可以实现自动识别和统计物体数量的功能，从而提高工作效率和准确性。

结论

综上所述，图像识别技术在识别物体数量方面具有一定的准确性，但在面对复杂场景和大量物体时仍存在一些挑战。通过采用多模型融合、数据增强、网络结构优化和对抗训练等方法，可以提高图像识别的准确性和稳定性，进一步拓展其应用领域，带来更多实际应用场景中的便利和价值。

七、人脸识别属于人工智能中的什么技术？人脸识别？

人脸识别属于计算机视觉技术，是指使用计算机软件和硬件工具来识别个人面部特征，并把它们与一组存储在数据库中的身份特征进行对比。它是一种人工智能技术，因为它使用计算机视觉和机器学习等技术来处理图像和视频。

八、属于物体打击吗？

定义上是：物体在重力或外力作用下产生运动，对人体造成的伤害事故，不包括设备本身、起重机械、坍塌造成的物体打击，举一个例子：交叉作业时，上边的维修人员，不小心把工具掉下来，伤到下边作业的人员，这就是物体打击！

九、水果属于物体吗？

水果属于物体，所谓物体是对世界上所有的一切的事物的总称。物可以称作是一切事物提，所以可以称为总体身体，具体等等。物体是一个很广义的范围很大很广的词语。所谓物，就是一切东西都叫做物。所以只要是看看到到的一切，摸得到的一切都属于物体。

十、车牌识别为什么属于人工智能？

车牌识别属于人工智能的范畴，主要因为它使用了深度学习算法和图像识别技术。通过对车牌图像进行处理和分析，可以提取出车牌上的数字和字母信息，从而实现自动识别和识别。这涉及到计算机视觉、模式识别、机器学习等多个领域的知识和技术。因此，车牌识别可以被看作是一种人工智能应用。