Gabor滤波器的掌纹特征提取研究

掌纹识别是近年发展起来的一种生物识别技术,掌纹特征提取是掌纹识别核心部分之一,传统Gabor滤波器特征提取速度慢致使掌纹识别速度不能满足实时性的要求.将传统Gabor、改进Gabor和迭代Gabor应用于掌纹特征提取,对比研究了它们在掌纹识别中特征提取速度和识别精度的问题,旨在探求识别精度高且特征提取速度更快的Gabor滤波器,进而改良掌纹特征提取方法.实验表明,迭代Gabor滤波器能确保掌纹识别系统在高识别精度的前提下具有更快的识别速度.     

基于传感器数据的人类活动识别研究

给出了活动识别的定义,阐述了活动识别对智能健康监护和老年人护理的重要意义,并给出了基于传感器的活动识别系统的构成,详细描述了系统的传感器数据采集、数据预处理及机器学习等技术的研究进展,介绍了人类活动识别实验取得的结果。最后指出,老年人活动识别、多人活动识别以及实时活动识别是未来活动识别的发展方向;活动识别研究已成为普适计算一个重要和富有挑战性的研究课题,构建用于处理复杂的现实情况和环境的可靠的活动识别系统仍然是一个挑战,需要多学科交叉研究。     

城市公共交通形象识别系统的应用研究

目的通过分析城市公共交通系统及其形象设计的要素和原则,研究形象识别方法在城市公共交通形象设计中的应用。方法以形象识别理论为基础,结合公共交通规划、管理和物质系统的自身特点,提出了城市公共交通形象识别系统。以成都市为例,从理念识别、服务识别和视觉识别等3个层面对"熊猫文化"在成都公共交通系统形象识别中的应用进行了解析。结论城市公共交通形象识别系统为城市公共交通形象的塑造和解读提供了一种可供参考的理论研究方法。     

基于局部纹理特征的三维掌纹识别研究

近年来,自动掌纹识别方法的研究吸引了越来越多的关注,已有的工作主要集中于二维掌纹识别。然而,二维掌纹图像存在着易伪造、抗噪能力差的缺陷,实际应用中会带来潜在的安全隐患。因此,三维掌纹识别被视为一种可行的解决方案来进一步提高识别的性能。基于局部纹理特征,本文提出一种有效的三维掌纹识别方法。该方法首先利用形状指数来描述三维掌纹的局部几何特征,接着提取形状指数图像的局部三值模式以及Gabor小波特征,最后在匹配分数层次上对这两种互补的局部纹理特征进行融合,随后的实验证明了融合特征较单独特征要好。在香港理工三维掌纹数据库上的实验结果表明,本文方法在识别率上要优于目前流行的其它三维掌纹识别方法,从而验证了本文方法的有效性。     

基于平移不变Zernike矩和模块化神经网络的掌纹识别方法

在对掌纹原始图像进行去噪、分割等预处理之后,利用平移不变的Zernike矩特征矢量（TIZMs）作为掌纹特征建立特征库,根据已知分类信息建立样本集。并将问题分解为多个小规模的两类问题,然后采用模块化神经网络（MNN）作为分类器进行掌纹识别。对香港理工大学的Polyu PalmprintDB数据库中的3200个掌纹进行实验,在响应时间和识别精度等方面获得了很好的结果。     

射频识别在可视化后勤系统中的应用

射频识别技术是一种新型自动识别技术，具有可靠性高、保密性强，方便快捷、非接触等特点。将射频识别技术应用于后勤可视化系统，可以实时获取保障对象的需求及物资供应的类型、数量和流向等信息，从而实现全时段、全方位、全过程的供应保障。介绍了射频识别系统结构及工作原理，同时研究了射频识别技术在后勤可视化系统中的应用，所提出的在运物资可视化系统是根据贴在集装箱和装备上的射频识别标签实现的。     

数字识别算法在神经网络中的设计

设计一个基于神经网络的数字识别系统,它能够使得该网络相对准确的识别图像上的数字,具有高可靠性,高识别率,低拒识率的特点。系统使用方式灵活,可以单独使用或作为一个识别系统的软件的核心进行应用。在系统中运用神经网络的相关知识并设计适合数字识别系统的BP算法,详细介绍基于神经网络数字识别的算法设计整个过程。     

基于独立成分分析的掌纹识别

本文研究了独立成分分析(ICA)两种不同的结构ICA I和ICAII在掌纹识别中的应用.为了提高识别准确性和可靠性,该方法首先对掌纹图像进行预处理,提取掌纹感兴趣(ROI)区域进行特征提取和匹配.为了减少计算量,运用ICA算法之前,先采用主成分分析(PCA)算法去除掌纹图像的二阶统计特征相关性,其余的高阶统计特征由ICA分离.对于PolyU掌纹图像库,基于ICA模型的预测误差平方和(SPE)小于PCA,而且重构的原始图像优于PCA.为了比较两种算法识别性能,本丈分别用PCA、ICA I、ICAII提取特征掌纹子空间,然后将待识别图像投影到低维子空间上,最后用余弦距离进行掌纹匹配.实验结果表明,ICA算法两种结构的识别率均高于PCA,ICAII在性能上优于ICA I.     

基于独立成分分析的掌纹识别

本文研究了独立成分分析（ICA）两种不同的结构ICAⅠ和ICAⅡ在掌纹识别中的应用。为了提高识别准确性和可靠性,该方法首先对掌纹图像进行预处理,提取掌纹感兴趣（ROI）区域进行特征提取和匹配。为了减少计算量,运用ICA算法之前．先采用主成分分析（PCA）算法去除掌纹图像的二阶统计特征相关性,其余的高阶统计特征由ICA分离。对于PolyU掌纹图像库,基于ICA模型的预测误差平方和（SPE）小于PCA,而且重构的原始图像优于PCA。为了比较两种算法识别性能,本文分别用PCA、ICAⅠ、ICAⅡ提取特征掌纹子空间,然后将待识别图像投影到低维子空间上,最后用余弦距离进行掌纹匹配。实验结果表明,ICA算法两种结构的识别率均高于PCA,ICAⅡ在性能上优于ICAⅠ。     

用局部点振动数据重构系统物理参数

本文提出用系统的局部振动测量来识别其物理参数的一种方法。文章首先运用微分方程的算子解法，将描述结构振动的动力学方程转化为由测量点信号表示的输入输出系统参数模型，并建立该模型参数─—系统参数与物理参数间的对应关系，然后运用系统辨识技术识别出该系统参数，最后利用系统参数与物理参数间的映射关系，反推出待识别系统的物理参数。     

桥上列车移动荷载参数自动识别系统试验

提出了一种用于列车移动荷载参数自动识别的系统,并制作了等截面简支钢梁和试验列车模型进行试验研究。利用基于图像处理技术的桥梁动态位移采集系统,获取模型桥梁测点位置的动态位移响应,同时利用自行设计的列车模型参数采集系统获取列车模型的移动速度、轮轴个数和轴间距,最后采用桥梁列车多轴移动荷载识别系统识别出列车轴重荷载值。通过对不同移动速度、不同测点个数下列车参数识别效果的分析,验证了本文所述列车移动荷载参数自动识别系统的可行性和准确性,为今后荷载识别系统的实际应用做好准备。     

车牌识别在高速收费系统中的应用

汽车数量的不断增加,使高速收费面临着较大挑战,智能化、高效化收费模式已经成为现代高速收费系统设置目标。鉴于此,车牌识别技术开始在高速收费系统中得到应用。该文将以车牌识别系统介绍为切入点,通过对车牌识别原理与过程的分析,对该系统在高速收费系统中的具体应用展开全面论述,希望能够为车牌识别技术使用以及高速收费系统优化提供可靠支持。     

基于智能系统的车主身份识别研究

汽车的防盗技术一直是汽车厂商和用户关心的话题,如何设计行之有效的车主身份识别系统则是汽车防盗技术中的重中之重。本论文旨在研究一种基于智能卡的生物识别技术,可以在很大程度上解决各自的问题。系统中使用双因子(智能卡和生物识别技术)认证代替原有的单因子方案,真正起到了1加1大于2的作用。     

AI设计下的智能驾驶场景文本识别技术

目的 交通标志识别作为智能驾驶、交通系统研究中的一项重要内容,具有较大的理论价值和应用前景.尤其是文本型交通标志,其含有丰富的高层语义信息,能够提供极其丰富的道路信息.因此通过设计并实现一套新的端到端交通标志文本识别系统,达到有效缓解交通拥堵、提高道路安全的目的.方法 系统主要包括文本区域检测和文字识别两个视觉任务,并基于卷积神经网络的深度学习技术实现.首先以ResNet-50为骨干网络提取特征,并采用类FPN结构进行多层特征融合,将融合后的特征作为文本检测和识别的共享特征.文本检测定位文本区域并输出候选文本框的坐标,文字识别输出词条对应的文本字符串.结果 通过实验验证,系统在Traffic Guide Panel Dataset上取得了令人满意的结果,行识别准确率为71.08％.结论 端到端交通标志文本识别非常具有现实意义.通过卷积神经网络的深度学习技术,提出了一套端到端交通标志文本识别系统,并在开源的Traffic Guide Panel Dataset上证明了该系统的优越性.     

玩具娃娃语音识别系统

采用语音识别进行人机交互是人类进行信息交换的一种最有效的方式。本文首先介绍了语音识别技术的原理,并采用AVR单片机和LD3320语音识别芯片设计了一种玩具娃娃语音识别系统。该系统所用器件少,语音资源可刷新,具有很大的灵活性和扩展性。     

基于RASTA-FF2滤波降噪技术的语音识别

语音识别技术可以为要求双手同时作业的操作人员和残疾人提供一种便捷的控制方法.本文提出了一种通过结合FF2(Second-order Frequency Filtering)和RASTA(RelAtive SpecTrAl)技术来增强语音识别鲁棒性的方法,并将这种方法成功应用于机器人化护理床的控制系统中,增强了识别系统在医院、工厂等非稳定噪声环境下语音识别的鲁棒性.通过将HMM/GMM混合模型的传统Mel频率倒谱系数为特征值的识别系统与HMM/GMM混合模型的RASTA-FF2(RelAtive SpectrAl-Second-order Frequency Filtering)为特征值的识别系统进行比较,并分别在纯语音和带噪语音条件下进行测试,得出:经过二阶频率滤波后的FF2特征值再经过RASTA滤波器滤波,特别是在非稳定噪声环境下,以RASTA-FF2为特征值的识别系统比传统的识别系统的识别率更高.这表明FF2特征值与RASTA滤波器技术相结合,一个作用于频域,一个作用于时间域,可以有效地消除语音信号中的不同噪声成份.     

一种心音小波神经网络识别系统

设计一种心音小波神经网络识别系统,将心音特征抽取、有针对性的神经网络层次化架构和分类识别融合一体,以解决复杂条件下的心音分类识别问题。提出基于心音小波神经网络的识别模型,讨论如何构造心音小波和心音小波神经网络的方法,重点讨论在网络结构的隐含层中引入心音小波作为激活函数的算法,从而获得一种把心音的针对性学习和心音识别技术高度融合的心音小波神经网络识别系统。通过选取正常心音信号与早搏心音信号作为实验对象,验证了心音小波神经网络识别系统的有效性和实用性,并且通过与morlet和Mexican-hat小波神经网络识别系统相比较,证明心音小波神经网络识别系统在收敛性、算法速度上呈现明显的优越性。     

分块Radon变换在低对比度掌纹特征提取中的应用

特征提取是低对比度掌纹识别的关键步骤.针对掌纹纹理特征明显的特点,本文提出了一种分块Radon变换的掌纹特征提取方法.该方法先对掌纹感兴趣区域进行一级小波分解去噪降维,接着对低频子图像进行分块以圈定局部主要纹理,最后把所有分块后的子图像进行70°～140°Radon变换,所获得的线积分组合在一起构成该图像的特征向量.运...     

字符识别系统综述

字符自动识别系统是智能管理系统中的关键技术。本文总结了目前字符识别系统的发展现状和存在的问题,分别从车牌字符识别、纸币识别这两个字符识别系统的方法,以不同的理论角度对近年来国内外出现的字符自动识别系统方法进行了综述。最后对字符识别系统进行了总结并提出今后一些研究方向。     

物联网射频识别技术的安全问题及防范策略

物联网射频识别技术是利用无线射频方式进行非接触双向通信,自动识别目标对象并获取相关数据的高新技术,广泛应用于门禁系统、车辆防盗、物流管理等安全防范领域中。本文在简要介绍射频识别系统的工作原理和应用的基础上,针对射频识别系统面临的安全问题,提出相应的防范策略,以促进射频识别技术的健康发展。