智能终端行为识别系统研究与应用

自动识别系统（AIS）能够即时获取全球海洋中移动船只的关键信息，如船舶和潜艇等。它已广泛用于预防船舶碰撞和预测海上运动，是海上情况感知（MSA）和海洋监视的重要组成部分。此外，基于卫星的AIS技术的发展有望扩展其覆盖范围，解决公海缺乏AIS数据的问题。这些数据对于海上交通分析和K-means聚类算法的数据挖掘具有重要意义。

随着互联网的快速发展，对Web用户行为模式的挖掘研究变得日益关键。然而，现有的挖掘工作存在诸如用户识别不准确、路径补充误差以及区域互联网使用情况了解不及时的问题。为解决这些挑战，我们研究并实施了一种创新的Web用户行为统计分析系统。

随着现代企业对决策支持系统的日益依赖，Server数据库集成的数据仓库功能愈发重要。本研究基于Microsoft SQL Server构建了一个商务智能实现系统，重点探讨了其数据挖掘功能的应用与优势。

为缓解手机依赖对大学生身心健康和社会功能造成的负面影响，开发了一款基于PSO-SVM算法的大学生手机依赖智能识别系统。 该系统利用手机APP分发和回收手机成瘾指数量表问卷，收集学生手机使用行为数据，并使用收集到的数据训练PSO-SVM模型。PSO算法用于优化SVM的核函数参数γ和惩罚因子C，以提高模型分类精度。 训练后的PSO-SVM模型能够实时对新收集的问卷数据进行分类判断，识别存在手机依赖问题的学生。该系统避免了传统问卷调查中数据收集、录入和分析的繁琐流程，并能对分类结果进行统计分析，帮助学校及时掌握学生手机使用情况。实验结果显示，该系统分类准确率高达97.561%，能够自动筛选手机依赖学生并进行统计分析，为高校开展手机依赖干预提供可靠的数据支持。

这是一个使用Matlab实现的面部识别系统，需要Matlab图像处理工具箱。该系统的代码简单、高效且完整，在AT&T数据库上进行了测试。

MATLAB的指纹识别系统不仅能够有效对比两个指纹是否属于同一人，还支持指纹库的录入和目标搜索功能，并提供直观的GUI界面。该系统通过优化算法和界面设计，提升了指纹识别的效率和用户体验。

Matlab语音识别的源代码已进行测试验证。

本项目基于Matlab平台，实现了口罩识别功能，并设计了用户友好的图形界面。项目代码经过严格测试，可稳定运行，为相关领域的研究和学习提供了参考。项目易于理解和扩展，适合作为课程设计、毕业设计等学习资源。

这个Matlab项目利用深度学习方法创建一种面部识别系统，通过训练一组图像来识别用户的面部。该系统首先收集不同人的图像，并将其存储到数据库中，每个人至少有7个独特的图像。使用了HOG功能和ECOC分类器等技术进行特征提取和分类，Viola Jones算法用于人脸检测和定位。最终，系统能够准确识别和验证输入图像中的人脸。