基于双层特征融合的生物识别

多模态生物识别可以弥补单模态生物识别存在的缺陷,已成为目前生物识别研究的主流趋势.现有的多模态生物识别大都使用传统的机器学习方法,而以深度学习为代表的新一代人工智能方法在该领域的应用研究相对较少.因此,提出了一种端到端、可训练的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型用于多模态生物特征识别,并从单模态和多模态两方面研究模型结构和融合方式对识别性能的影响.在单模态识别中,研究不同网络层数和卷积核对识别性能的影响,并利用单模态识别的结果确定多模态识别的网络结构;在多模态识别中,为研究不同阶段特征融合对识别性能的影响,设计了两种不同的CNN结构;基于3种不同的融合方法,探索单层特征融合和双层特征融合机制对识别性能的影响,并通过组合优化给出一种最优的深度模型结构.为了评估本文方法的性能,分别在AR、Yale、Extended YaleB、LFW、PolyU和CASIA V1.0等6个标准数据库上进行验证.试验结果表明,基于CNN的单模态识别方法优于传统机器学习方法,本文提出的方法能够胜任单模态或多模态生物识别任务.     

人脸与步态识别技术在人物识别与追踪领域的应用

对人脸和步态识别技术进行回顾与综述,展示其优点与不足.由于单个特征的生物识别系统只能从局部得到有限的性能提升,需要尝试运用多种特征的融合来提高算法的识别性能.通过阐述当前人脸与步态识别融合技术在人物身份识别领域中的研究概况,并对不同方法进行了比较,从而展示融合技术带来的性能提升效果.最后展望了生物特征融合技术在人物身份识别与追踪领域的下一步研究方向.     

人脸与步态识别技术在人物识别与追踪领域的应用

对人脸和步态识别技术进行回顾与综述,展示其优点与不足.由于单个特征的生物识别系统只能从局部得到有限的性能提升,需要尝试运用多种特征的融合来提高算法的识别性能.通过阐述当前人脸与步态识别融合技术在人物身份识别领域中的研究概况,并对不同方法进行了比较,从而展示融合技术带来的性能提升效果.最后展望了生物特征融合技术在人物身份识别与追踪领域的下一步研究方向.     

浅谈生物特征识别的身份认证技术

由于人的生物特征具有稳定性和唯一性,目前最安全的身份认证技术是生物特征识别,传统的身份识别手段将被生物特征识别技术所超越和替代.该文从生物特征角度介绍了几种生物特征识别的身份认证技术,由于每一种生物特征识别身份认证技术都有局限性,采用数据融合方法进行身份鉴别,将人的多种生理特征和行为特征结合起来进行身份识别,以提高生物特征识别系统的可靠性和识别的精确率,将是今后发展的必然趋势.     

生物特征识别网格系统架构及其应用

提出了一种用于生物特征识别的网格BMG.BMG创建一个虚拟的协作环境以连接分布式的研究中心、用户、模型和数据,为单一生物特征识别和多模式生物特征识别研究提供测试平台,并用网格计算解决的大规模数据库或多模式生物特征识别等类型的应用.实例证明,BMG是实用可行的.     

基于确认模式的多通道生物认证技术研究

单通道生物认证识别技术一直存在着很多问题,它们在用户接受程度、准确率、成本等方面都存在不同的缺点。在采用多通道生物认证技术后,可以提高生物认证系统识别性能,并适用于不同的应用环境。介绍了多通道生物认证技术在单通道生物认证系统的基础上,给出多通道生物认证系统模型。最后基于确认人脸和语音等特征的多通道生物认证系统进行相关实验,实验证明,多通道生物认证技术大大改进了以前单通道认证技术在用户接受和识别性能等方面存在的不足,提高了生物认证系统的实用性。     

联合人脸与指纹的多模态生物特征识别方法综述

由于基于生物特征识别的方式不但简单快速,而且安全可靠,近年来,作为生物特征识别的典型技术,人脸识别与指纹识别被广泛应用.然而,使用单一特征的生物特征识别系统,其正确率和稳定性还有待提高,且容易被作弊手段攻破.因此,侧重于回顾联合人脸与指纹的多模态生物特征识别方法.首先分别回顾了人脸、指纹识别的研究现状;然后对单模态生物特征识别面临的挑战进行了总结;在此基础上,为了解决单模态生物特征识别存在的正确率不够高和稳定性不够强等问题,重点讨论了联合人脸与指纹进行多模态生物特征识别的方法和未来的发展方向.     

手背静脉识别技术研究进展

随着信息化时代的到来,人们急需安全和便捷的身份识别方式。手背静脉识别是一种新兴的生物识别技术,区别于其他生物识别技术,其特性是利用人的手背血管分布的不同进行身份认证,具有安全性高、非接触等优点,显示出其独特的生物识别优势,进而成为近年来国内外生物识别技术研究的热点。     

21世纪最具发展前景的生物认证技术

生物识别技术是目前最为方便和安全的识别技术,它不需要记住复杂的密码,也不需要随身携带钥匙、智能卡等.可用于生物识别的特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廊等,基于这些特征,已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术.     

大数据生物特征识别技术研究进展

随着机器学习领域研究的持续发展,特别是深度学习方面的进步及图像处理器(GPU)等算力的持续提高,利用生物特征大数据的识别技术获得广泛关注,并在人证比对、智能监控以及疫情防控等多个领域取得了很好的应用.分析了大数据生物特征识别技术的发展态势,总结了生物特征类型以及大数据驱动的生物特征识别技术发展与应用,探讨了大数据生物特征识别技术的未来发展趋势.     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

A_5的一类12阶子群的构造

由于有限群的Lagrange定理的逆不成立,因此,n较大时要确定n次交代群An的所有子群或对An阶数的每一个正因数,确定是否存在这个阶数的子群是较困难的问题.文章通过对5-循环置换各次方幂的计算及其研究,构造出了A5的5个12阶子集,并证明了每一个子集都是A5的12阶子群,最后对A5的部分阶的子群做了总结.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。     

鸡法氏囊病及其防治

报告鸡法氏囊病的流行状况，主要症状，剖检情况及诊断，提出了综合性防治措施。