虹膜识别技术综述

虹膜识别技术是现在最有发展前景的生物特征识别技术,介绍了虹膜识别技术的研究意义和应用状况,并对虹膜识别系统及其技术难点做了详细的描述,最后给出了虹膜识别技术的难点和今后技术的发展前景。     

基于活体虹膜的身份识别算法研究

虹膜识别以其独特的特点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。本文详细介绍了虹膜识别预处理,以及虹膜匹配的常用算法。     

生物识别技术与应用

生物识别技术可以用来鉴别身份或证明身份，主要包括虹膜识别、视网膜识别、面部识别、指纹识别、DNA识别、气味识别、签字识别和声音识别等，其中指纹识别是最常用的一种．生物识别技术在人类的物理生存空间和虚拟生存空间具有广泛的应用前景。在介绍生物识别原理的基础上。讨论了两种类型生物识别技术，一种基于生理特征：虹膜识别、视网膜识别、面部识别和指纹识别；另一种基于行为特征：签字识别和声音识别。     

虹膜识别技术的应用及发展趋势

虹膜识别技术作为一种身份识别手段具有独特的优势,是近年来国际上的研究热点。本文首先介绍了虹膜识别技术的发展过程,比较了与其他生物识别技术的优势,阐述了虹膜识别技术的基本原理,并对其应用现状及发展趋势进行了简要分析。     

生物识别技术的发展展望

生物识别技术在个人身份认证领域有着非常重要和广泛的应用,介绍了生物识别技术中常用的指纹识别、虹膜识别、人脸识别3大技术,并对生物识别系统的性能进行了评估,对生物识别技术的发展进行了预测。     

一种虹膜内外轮廓检测方法

虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种,它作为重要的身份鉴别特征具有唯一性,稳定性,可采集性和非侵犯性等优点.与脸像,声音等身份鉴别方法相比,虹膜具有更高的准确性.而虹膜内外轮廓提取是虹膜识别技术不可缺少的关键步骤.文章介绍了一种有效的虹膜内外轮廓检测方法,使用灰度投影方法估计虹膜内边缘圆心位置;然后采用边缘检测方法得到...     

虹膜识别技术在电子商务身份认证中的应用

身份认证技术是电子商务安全技术中一个重要的研究领域。介绍了虹膜识别技术,设计了一种基于虹膜特征的电子商务身份认证系统,并给出了虹膜身份认证原理和步骤。实验结果表明,系统具有安全性好、身份识别率高等优点。     

虹膜识别技术的研究

虹膜具有随机的细节特征和独特的纹理,唯一且终生不变,因此虹膜识别技术成为生物识别技术中相对较新且具有巨大潜力的技术.提出了虹膜识别系统的工作原理和组成,对虹膜定位以及虹膜特征提取与编码作了分析,虹膜识别技术在身份鉴别和安全保障领域有着广泛的应用前景.     

最大梯度圆法定位虹膜边缘

基于虹膜特征的身份识别技术是一种很有发展潜力的识别技术,技术实现过程中的虹膜内外边缘定位是一个重点和难点.提出了一种有效的虹膜边缘定位方法,该方法运算量小,定位效果好,可用于虹膜识别.     

基于双目视觉和旋转云台的远距离虹膜识别系统

 虹膜识别技术是一种新兴的生物特征识别技术,相对于指纹识别和人脸识别具有更高的准确率和稳定性,影响虹膜识别的瓶颈问题在于虹膜图像获取不太方便。当前该领域的热点就是研发一种可以在远距离、全自动地拍摄虹膜图像的设备,以解决虹膜识别的易用性问题。设计了一种基于双目视觉和旋转云台的远距离虹膜识别系统,该系统首先对摄像机进行标定,对双目摄像机中的人脸图像进行配准,从而估计人脸在空间中的大致位置;然后,系统利用旋转云台将虹膜摄像机自动对准人的眼睛并进行自动对焦,在捕获到清晰地虹膜图像后进行虹膜识别。实验证明,本文的立体视觉方法可以比较准确地定位物体空间位置,系统自动获取的虹膜图像质量好,识别率高。这种系统有望能够在未来的虹膜识别领域得以大规模应用。     

一种新型的与文本相关的说话人识别方法研究

在与文本相关的说话人识别研究中,既要包含说话人身份的识别,又要包含语音文本内容的识别.提出一种基于语音识别的与文本相关的说话人识别方法,从而建立说话人的声纹模型和语音文本模型,与传统的仅建立一种模型的方法相比,该方法能更精确地描述说话人身份信息和语音的文本信息,较好地解决了短时语音样本识别效果不佳的问题.测试实验表明,和传统与文本相关的说话人识别方法(如基于动态时间规整、高斯混合-通用背景模型)相比,由本方法建立的系统虚警概率降低了8.9%,识别性能得到了提高.     

基于非特定发音人拉祜语孤立词语音识别研究

选用200个拉祜语常用词,以词为识别单元,利用语音识别工具箱HTK开展非特定人拉祜语孤立词的语音识别研究.研究发现:特定发音人的识别率比较稳定,针对非特定发音孤立词,通过增加模型的混合高斯数目,其识别率得到显著提高,使得识别正确率保持在99%以内,为拉祜语孤立词识别提供了有效方法.     

模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用

语音识别是让机器听懂人的说话,并准确地识别出语音的内容和执行相应操作的技术．该文介绍了语音识别发展的过程,语音识别系统的结构和识别过程,模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用以及语音识别中的关键技术和面临的问题．最后讨论了语音识别技术存在的优点和不足,并展望了其应用研究的前景．     

基于矢量量化的仿生模式识别方法研究

该文探索了另一种新的仿生模式识别算法:基于矢量量化的仿生模式识别,用高维空间闭域作为同源类模板,并将其应用于语音关键词识别。实践表明仿生模式识别方法有许多优点,能够有效降低识别的错误率,识别效率优于传统模式识别方法。     

人体行为识别特征提取方法综述

行为识别的过程很大程度上可以看作特征提取与分类器相结合,故特征提取方法的优劣直接影响最终识 别效果。与静态图像物体识别相比,视频中人体行为识别特征提取更易受到动态背景、采集设备运动、视角和 光照等因素影响人体,从而对研究人员的工作提出了很大挑战。为此,综合了近几年对行为识别特征提取系 统分类和不同类型行为识别特征提取方法以及常用行为识别数据库等领域研究的最新进展,探讨了目前研究 难点,阐述了与未来可能的研究发展方向。     

连锁经营管理专业文化建设路径探析

为了有效解决连锁经营管理专业毕业生离职率高和连锁零售企业人才缺乏的问题,项目组以专业文化建设为平台,以期通过与连锁企业共建包括专业理念识别、视觉识别、听觉识别、行为识别的专业识别系统,提高本专业学生的专业认同感、突出专业技能、缩小专业培养目标与企业需求规格的距离。     

基于卷积神经网络的低分辨雷达目标一步识别技术

现有低分辨雷达目标识别通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,因此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法直接将采样数据作为输入,利用设计的一维CNN,通过卷积池化等操作自动获取数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。仿真实验结果表明:基于CNN的低分辨雷达目标一步识别方法的识别率较传统基于提取特征的两步识别方法提高了10.31%,识别时间较传统两步识别方法减少了0.142 s,充分证明了一步识别方法的有效性,为低分辨雷达目标识别问题提供了新的解决途径。     

基于模糊判别准则和特征加权模板匹配的字符识别

字符识别算法的设计作为光学字符识别的最关键步骤,直接影响到字符识别的精度和速度。运用特征加权模板匹配算法并结合基于模糊原理的判别准则,设计了一个字符识别算法。该算法从当前应用最广泛的模板匹配法入手,对标准模板匹配算法加以改进。在此基础上利用模糊理论作为判断标准来进行字符识别。所提算法能够充分区分开字符笔画和非笔画部分对字符识别的影响大小,从而有效地提升了识别率和鲁棒性。从实验结果来看,该算法性能较优。     

嵌入式监控影像车牌识别方法

为解决基于PC 机的车牌识别系统成本高、重量大、操作复杂、安全性低等诸多问题, 提出嵌入式监控影像车牌识别方法。将车牌识别与嵌入式相结合, 通过中值滤波、索贝尔边缘检测、全局阈值化、基于纹理特征的近似定位、字符归一化、基于不同分类器的字符识别等技术形成了一套完整的车牌识别系统。该系统体积
小、稳定性好、可行度高、准确度高、易于安装。在不同情况下进行900 例不同车牌识别实验, 实验结果表明,该系统的识别准确率高达97. 3%左右, 在降低成本、减轻重量、简化操作的同时达到很高的精度, 可替代PC机的车牌识别系统。     

步态识别综述

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。对步态识别所涉及到的运动分割、特征提取、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题及未来的研究方向进行了讨论。