生物特征识别中的关键技术与发展趋势

由于生物识别技术在身份识别领域中的独特优势,近几年来已成为身份认证的重要手段。本文通过对各种生物特征识别技术的基本原理和关键技术进行分析,深入地探讨了生物识别技术中的热点问题及其发展趋势。     

声纹识别的特征参数提取

声纹识别是语音识别的一种,根据测试语音来辨别说话者的身份.特征参数的提取是声纹识别的重要组成部分.为此,文章主要介绍了LPC和M FCC两种常用的声纹识别特征参数及M atlab实现算法.     

声纹识别中的语言属性映射

短时声纹识别中语言属性不匹配问题降低了话者识别系统性能,语言属性失配在短时话者识别中的影响成为当前研究热点。从消除特征参数中的语言属性信息出发,提出了一种语言属性映射方法。采用均值超向量来构建训练样本,应用高斯混合模型对每一句话不等长的特征进行建模,引入加权矩阵得到语言属性空间,通过映射方法在统计参数超矢量空间中消除语言属性的影响。使用当前两套经典声纹识别系统作为基线系统做对比试验,结果表明：相对基线系统在等错误率上,男声测试部分降低了23.07%,女声测试部分降低了20.39%,从而验证了正确性和有效性。     

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。     

多门限声纹识别方法

在声纹识别技术中,"阈值设置"一直是限制各种识别方法达到实用要求的瓶颈.为解决声纹识别中"阈值设置"这一关键技术,针对单一方法、单一阈值无法解决的误识率与拒识率两个评价量度的矛盾,提出了"多门限关联识别"方法,对多门限声纹识别方法的原理、可行性和实现过程作了详细的分析,给出了"阈值"的自动选取、两级阀值相关策略的方法.并通过实验验证了该方法对系统改进的有效性,为声纹识别技术的应用提供了一个好的技术支持.     

基于知识蒸馏与ResNet的声纹识别

针对声纹识别领域中存在信道失配与对短语音或噪声条件下声纹特征获取不完全的问题,提出一种将传统方法与深度学习相结合,以I-Vector模型作为教师模型对学生模型ResNet进行知识蒸馏。构建基于度量学习的ResNet网络,引入注意力统计池化层,捕获并强调声纹特征的重要信息,提高声纹特征的可区分性。设计联合训练损失函数,将均方根误差(MSE,mean square error)与基于度量学习的损失相结合,降低计算复杂度,增强模型学习能力。最后,利用训练完成的模型进行声纹识别测试,并与多种深度学习方法下的声纹识别模型比较,等错误率(EER,equal error rate)至少降低了8%,等错误率达到了3.229%,表明该模型能够更有效地进行声纹识别。     

软件无线电中基本调制制式的自动识别

调制制式的自动识别是非合作通信系统接收机设计中的重要研究课题．着重讨论了利用特征参数对几种基本调制制式(DSB^*、FM、PM、2ASK、2FSK、2PSK)自动识别问题，对叠加了高斯白噪声的通信信号的自动识别进行了计算机仿真．实验结果表明，此种识别算法具有较为理想的识别效果．     

基于内容和旋律的音频片段识别与检索

介绍了音频信号的主要特征和处理技术,给出音频检索系统的处理框架和主流产品,并列出典型检索引擎及应用行业;详细阐述了音频识别和检索的主要方法、基于旋律和内容的音频片段检索的原理和特点;最后结合实验和测试中的实际问题对音频检索进行展望.     

语音识别在公安工作中的应用

语音识别是根据语音波形中反映说话人生理、心理和行为的语音特征参数识别说话人身份。由于其独特的技术优势,语音识别技术在公共安全领域得到越来越广泛应用,为公安部门有效预防犯罪和快速侦查破案、提高工作水平和工作效率提供支持和帮助。随着技术的发展,语音识别必将成为科技强警的重要手段之一。     

TD-LTE关键技术及发展趋势探讨

为了提高3G在新兴的宽带无线接入市场的竞争力,摆脱高通CDMA专利制约,需要发展LTE计划,以填补这一空档。为此,3GPP在2004年底发展了LTE计划,基本思想是采用过去为B3G或4G发展的技术来发展LTE,使用3G频段占有宽带无线接入市场。本文分析了TD-LTE技术的特点及关键技术核心,并对发展趋势做以展望。     

针织提花关键技术及发展趋势

针对国内外针织提花技术的现状及发展趋势,结合针织提花技术在电脑提花大圆机上的关键技术展开讨论,提出实现高速、高可靠性的针织提花技术的基础研究方法,在此基础上本文结合电脑提花大圆机核心技术,研制了一种新型压电材料,建立了真彩图像色纱降阶模型和提花花型数据转换算法,并对在线纱线张力自动检测等关键技术进行研究与探讨.文中还简要介绍一种新型的针织机械电织提花大圆机的原理、控制理论与热设计研究方案.本文涉及到的基本原理、方法及思想对正在探索针织提花技术关键技术研究有重要的参考和指导作用.     

生物特征识别综述

对生物特征识别技术作了综述.着重介绍了几种主要的个人身份认证的方法,并对各种方法进行了分析和比较.单一模式的生物特征识别系统有其固有的局限性,难以满足实际应用的需求.融合多种生物特征的多模式识别系统可以提高身份认证的准确率、鲁棒性和普适性,是生物特征识别技术的发展方向.     

物联网关键技术及应用

针对近年来人们广泛关注的物联网,介绍了物联网的概念,分析了物联网的关键技术,包括射频识别技术、传感器技术、传感器网络技术和云计算技术,最后以煤矿瓦斯监测为例,说明了物联网的应用。     

基于决策理论的数字调制信号识别

由于多调制的存在，对于一个通信信号进行接收解调的前提条件是首先要确定该信号的调制样式，因此信号调制样式的自动识别是软件无线电接收机中必须具备的功能之一。文中研究了6种常用数字调制信号识别的特征参数集，并采用决策树判别方法进行分类识别。仿真结果表明，在趼氓≥5dB时，识别正确率在99％以上，且当SNR≥20dB时，识别正确率达到100％。其特点是，算法简单，识别正确率高．达到了自动分类识别的目的．并有利于实现识别的实时化。     

软件无线电的关键技术及发展趋势

软件无线电(SDR)作为当今无线通信领域的新技术,正在引起国内外越来越多的关注,在通信领域是继模拟技术到数字技术、固定通信到移动通信之后的新的无线电通信体制。随着通信技术的发展,兼容各种不同制式类型的设备已经日益显露出其需求性,与传统的无线电系统相比,软件无线电系     

调制识别算法研究

利用基于特征参数的算法对AM、FM、PSK、QPSK四种信号进行识别,归纳总结A.K.Nandi等人的研究成果,针对调制信号的的特点,对原有的参数做了改进,并且对改进的识别算法做了分析与仿真,达到了较好的效果。     

基于高阶累积量构造特征参数的调制识别方法

针对传统基于高阶累积量的无线通信信号调制识别方法存在不含频率信息、低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下识别率低及识别种类较少等问题,设计了一种新的基于高阶累积量构造特征参数的调制识别方法.该方法引入一阶微分和中值滤波预处理等技术,有效解决了多进制频移键控(M-ary frequency-shift keying, MFSK)信号的组内识别问题.进一步地,改进特征参数设置,设计识别流程,提升低信噪比下多达10种常用调制信号的识别率.蒙特卡洛仿真实验验证了所设计方法具有识别信号种类多和识别率高等优点,有望应用于实际场景.     

数字电视机顶盒的关键技术及发展趋势探究

本文分析了数字电视机顶盒的功能及分类、并对其关键技术进行了阐述。探究了数字电视机顶盒的发展趋势。     

基于谱相关和神经网络的信号调制识别

由于通信信号的体制及调制及调制方式的复杂多样,通信信号调制类型的识别显得尤为重要和迫切.基于调制信号的谱相关特征,提取了5个特征参数,给出了各个参数随信噪比变化的曲线图.分类器采用RBF神经网络,并从提高网络识别性能出发,构建了大容量和高质量的网络训练样本,能够扩大识别范围,提高识别精度.基于谱相关特征参数和RBF神经网络结合的算法能动态识另q信号的调制方式,仿真结果表明:该算法在低信噪比下能取得较高的正确识别概率.