生物识别产品选购之一二

生物识别技术，是当前受关注度较高的一项前沿技术，具有安全性高、可靠性强、使用方便等特点。它包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别、掌形识别等。因此，用户如何选择合适的生物识别产品十分重要。本文就对生物识别产品的选购进行剖析，希望能对用户选购产品有所帮助。     

生物特征识别数字时代的安全卫士——首届国际生物特征识别技术发展高峰论坛报道

国际生物特征识别集团（IBG）预计，2007年全球生物特征识别市场的规模在41亿美元左右，而近几年将会是生物特征识别市场的爆发期，年增长率可能在80％以上。在我国，人口众多，流动性强，生物特征识别拥有巨大的市场潜力。同时，中国生物特征识别产业相对国际生物特征识别产业具有后发性，因而中国生物特征识别产业在未来的增长将更高于全球生物特征识别产业的总体增长。[第一段]     

基于MIDI控制器的软音源插件自动控制系统研究

针对传统电子音乐系统存在软音源插件控制效果不佳，设计一个基于MIDI控制器的软音源插件自动控制系统，并实现音符的识别。其中，系统硬件部分主要由AT89C51单片机的MIDI控制器、USB通信和音源和上位机组成；系统软件部分则采用基于RBF人工神经网络和MFCC特征提取相结合的算法进行音乐音符自动识别；最后通过识别结果进行软音源插件自动控制。结果表明，在低音符和高音符的检测结果中，基于RBF神经元网络的正确识别率均保持在80%及以上，识别精度较高。噪声环境下，基于RBF神经元网络的别正确率明显高于现有的基音检测方法，识别效果和稳定性更强，基于此方法可提升软音源插件的自动控制效果，具备一定的可行性。     

射频识别技术简介

射频识别技术,是一种利用无线射频方式在阅读器和标签之间进行非接触双向数据传输,以达到目标识别和数据交换目的的技术。它是利用射频方式进行非接触双向通信,交换数据从而达到识别目的。RFID技术具有精度高、适应环境能力强、操作快捷、使用寿命长、读取距离大、标签数据可加密、存储数据容量大等许多优点。     

混合连接时间/注意力机制端到端语音识别

为提高常规自动语音识别(ASR)系统的精度,提出基于隐式马尔可夫模型混合连接时间分类/注意力机制的端到端ASR系统设计方法.首先,针对可观测时变序列语音识别过程中存在的连续性强、词汇量大的语音识别难点,基于隐式马尔可夫模型对语音识别过程进行模拟,实现了语音识别模型参数化;其次,使用连接时间分类目标函数作为辅助任务,在多...     

RFID识别系统与现场总线技术的完美结合

RFID是Radio Frequency Identification的缩写，即射频识别。射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。[第一段]     

印刷体数字快速识别算法在身份证编号数字识别中的应用

探讨了一种印刷体数字快速识别的算法及该算法在身份证图像编号数字识别中的应用,该算法根据印刷体数字字符结构,抽取数字特征；然后根据这些特征构造编码器，进行编码识别。实验表明该算法速度快，精度高，抗干扰性强。     

RFID：实践催生标准

RFID（无线射频识别）是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。     

RFID技术在大型活动信息管理中的应用

RFID（射频识别技术）作为一种新兴的自动识别技术,具有非接触式识别、数据的记忆容量大、可识别高速运动的物体、快速自动扫描、抗恶劣环境、安全保密性强等优点,因而被广泛应用于信息管理部门,并逐渐成为该领域中信息管理的主流技术。本文通过两个应用实例,喻绍该技术的许多优良特性及其发展前景。     

一种基于注意力机制的视觉位置识别算法

视觉位置识别是指利用视觉信息实现对智能体位置的判断，在回环检测、视觉重定位等任务中发挥了重要作用。由于传统算法受环境变化的影响较大，识别准确率低，基于深度学习的视觉位置识别算法得到广泛研究，然而，基于深度学习的方法存在着可解释性差、计算量大、对环境变化适应性不够强、对图像信息的利用不够充分等问题。结合图像的语义信息和显著性检测设计了图像的全局描述符提取方式，并基于注意力机制和语义信息设计了的空间校验方法。实验表明，该方法在光照变化环境下的准确率和召回率等指标上都能够达到先进水平，同时也满足轻量级的要求。     

基于FDC2214手势识别装置的设计与实现

本文以STM32为处理控制核心,通过连接在传感芯片FDC2214的导体传感平面检测数据,经单片机处理后通过OLED来显示结果,从而实现对手势的训练和判决。该手势识别装置具有操作简单、成本低、实用性强、可开发性强等优点。     

基于硬件加速模块的嵌入式语音识别系统解决方案

在基于 CHMM 模型的语音识别原理的基础上,设计了一个以 MCU 和自行设计的语音识别加速模块(ASIC 模块)为核心的低成本、高性能的嵌入式语音识别系统。该系统配合外围电路,能够独立完成语音识别工作,并且有大幅度的性能提升,从而使嵌入式语音识别更加方便简洁。以 ARM7作为系统的控制内核,语音识别加速模块负责完成隐含马尔可夫模型识别算法中运算量最大的 Ma-halanobis 距离运算部分。该系统具有低成本、高性能、高通用性、可裁剪性强等特点。     

无线射频识别技术与应用研究

无线射频识别（RFID）是一种非接触式的自动识别技术,它利用射频信号通过无线传输的方式,在读写器和电子标签之间进行数据交换和目标识别。与传统条形码等识别技术相比,RFID具有识别距离远,环境适应性强,数据存储量大,可同时识别多个物体等诸多优势,已被广泛应用于工业、零售、物流、交通等多个领域。本文详细地分析了射频识别技术特点和工作原理,阐述了系统构成和实现过程,指出了其面临的问题,并展望了未来发展趋势。     

手机支付催开物联网第二春仍需突破几重关

手机支付“钱”景巨大移动手机支付就是利用RFID射频识别技术，允许手机用户使用其移动终端对所消费的商品或服务进行账务支付的一种服务方式。由于RFID无须人工干预，可用于各种恶劣环境，可识别高速运动的物体，同时可识别多个标签，操作快捷方便，用途越来越广泛，包括物流和供应链管理、电子病历、邮件追踪、     

放射投影直方图的构建及结构化公路AOI提取算法研究

为了缩小车辆识别AOI,降低对本车状态的要求和行驶方向上车辆识别的难度,提升车辆识别算法的鲁棒性,提出一种基于放射投影直方图的结构化公路车道线提取方法,建立了投影点选择评价模型及车道线区域角度划分模型。实验结果表明,本方法适用于直车道线和具有一定曲率的弯道线检测,对车辆的行驶方向要求较弱,不仅可抗车辆遮挡、较强日光照射下形成的阴影干扰,而且还可以抗车道线严重污损、长距离断线、减速带形成的强干扰。对强、暗光线有一定的适应能力,具有较强的抗干扰能力。     

一种基于业务流的IP分片实时识别方法

基于业务流识别的技术领域中，少有文章专门针对IP分片识别进行研究，本文专门对此技术进行深入分析，提出一种高速有效、实时性强的“首片法”。其特点是：利用TCP／IP体系特征及IP分片自身的特点，不需用组装所有分片，只对首片进行深度识别，对后续分片只查找一个特殊哈希表，即得知自己的业务类别，极大减少识别时间。该方法非常适用于实时性要求高的路由器。此文中的“首片法”属于原创。     

汉王笔推出第七版

汉王笔第七版，联机手写汉字输入识别系统，是目前对用户书写限制少，完全不受笔顺限制，允许常用倒插笔及习惯性连笔的手写输入系统。在技术上采用了多种识别方法综合集成技术，在保持以往版本笔顺不限的基础上，对连笔识别率有大幅度提高，即使对写得很潦草的字，也绝大部分出现在候选字之中。系统识别字数多，可混合识别繁体、简体、香港字及常用异体字13000多字。正楷书写识别率达99％，连笔字识别率达90％以上。并根据PC机内存大小，分别设置了最小识别，中等识别和最大识别三个识别核心，这在同类系统中是没有的。其识别速度可根据使…     

平面轮廓的分段与识别技术

采用十一点法计算轮廓的近似曲率，该处比普通的三点法具有更强的抗噪性，提出利用曲率差分图进行特征点识别，并根据曲率差分图中轮廓特征点对应的波形特点，一次性将特征点识别为角点与切点，最后，对特征点间的线段类型加以识别，并进行连接调整和圆弧的分割与融合，从而较精确地实现了平面轮廓的分段及识别。     

基于听皮层神经元感受野的强噪声环境下说话人识别

针对说话人识别易受环境噪声影响的问题，借鉴生物听皮层神经元频谱-时间感受野（STRF）的时空滤波机制，提出一种新的声纹特征提取方法。在该方法中，对基于STRF获得的听觉尺度-速率图进行了二次特征提取，并与传统梅尔倒谱系数（MFCC）进行组合，获得了对环境噪声具有强容忍的声纹特征。采用支持向量机（SVM）作为分类器，对不同信噪比（SNR）语音数据进行测试的结果表明，基于STRF的特征对噪声的鲁棒性普遍高于MFCC系数，但识别正确率较低；组合特征提升了语音识别的正确率，同时对环境噪声具有良好的鲁棒性。该结果说明所提方法在强噪声环境下说话人识别上是有效的。     

基于状态识别的人体运动中穿戴设备动态监控系统

针对运动动作采集与识别的需求，提出一种基于IMU数据采集与SVM的动作识别的可穿戴动态监控系统。在该系统中，首先利用IMU采集运动数据，然后对数据进行平滑滤波处理，以消除噪声对数据的影响，动作特征的提取将利用动作分割算法，动作的识别采用支持向量机。结果证明：SVM算法在经过特征选择后，在动态动作、静态动作以及全部动作的识别率上达到了98.01%、99.23%、98.52%,整体识别效果好，证明了基于状态识别的可穿戴设备监控系统具有可行性。