自动指纹识别技术的发展与应用

自动指纹识别技术是利用人类指纹的唯一性，通过对指纹图案的采样、特征信息提取并与库存样本相比较的过程来实现身份识别的技术。与帐号＋密码、IC卡等传统的身份识别手段相比，自动指纹识别技术具有不完全丢失、不会遗记、唯一性、不变性、防伪性能好和使用方便等优点，已经逐步在门禁、考勤、金融、公共安全和电子商务等领域得到应用。介绍了自动指纹识别技术的研究现状和指纹特征定义和提取、指纹比对等主要研究内容，分析了该技术面临的主要困难：指纹采集、指纹分类和缺乏相应的系统性能评价体系，提出了该技术的发展方向为非接触式复皮层指纹采集、兼容主流采集设备的识别芯片的开发和多种生物识别技术的融合，对该技术的发展进行了预测。     

基于多视图和注意力推荐网络的三维物体识别方法

传统物体识别方法是从单一图像中通过人工提取图像特征,存在成本高、质量低等问题。针对上述问题,提出一种基于多视图和注意力推荐网络的三维物体识别方法,多视图很好地保留了物体在局部和全局上的特征;注意力模块可以有效地对视图上关键的特征聚焦,忽略无关或干扰特征。该方法利用一组多视图作为输入数据,通过卷积神经网络端到端提取物体特征,在卷积层加入注意力模块,实现视图关键区域的定位和剪裁,将处理后的视图送入另外一个卷积层,两个相同卷积操作提取的特征在池化层聚合,利用稀疏表示分类器对特征描述子进行分类识别。通过两个公开数据集的实验表明,所提算法对物体图像的识别准确度优于传统算法。     

基于广义典型相关分析融合和鲁棒概率协同表示的人脸指纹多模态识别

针对单模态生物特征识别容易受自身条件和环境变化的影响,鉴于人脸识别和指纹识别已经在生物识别系统中得到了广泛应用,提出了二者特征信息融合的多模态生物特征识别方法。该方法首先对人脸、指纹图像进行预处理,并对这两种模态均提取LBP和Gabor特征,然后将广义典型相关分析方法分别引入到人脸多特征融合和指纹多特征融合中,应用分块对角矩阵组合上述融合的人脸特征和指纹特征,最后用鲁棒概率协同表示分类器进行分类。在两个多模态数据库上的实验结果表明:与人脸或指纹单模态生物特征识别相比,基于人脸指纹的多模态生物特征识别具有更高的识别率和更好的稳定性;所提出的基于广义典型相关分析的特征融合方法优于传统的融合方法。     

难分类样本快速空中目标意图识别方法

针对不平衡难分类条件下空中目标群组意图快速识别的难题,提出一种基于滑动窗口估计的时空卷积自注意力网络模型的意图识别方法。该方法根据特征数据的特点对其使用滑动窗口的预先处理,通过时空卷积网络快速提取多维时序特征数据的流信息;然后采用自注意力机制捕捉每个特征数据的关键特征并优化权重。仿真结果表明该方法有效提升了不平衡样本中难分类样本意图识别的训练效率和分类的准确率。     

融合多尺度注意力和双向LSTM的行人重识别

将深度学习应用于行人重识别领域,嵌入多尺度注意力融合模块至神经网络中进行多尺度特征提取和表示,可有效提升注意力机制对深度学习网络的识别性能。提出了一种基于SE block的多尺度通道注意力融合模块,并结合ResNet50卷积神经网络提取特征;然后通过双向LSTM网络进一步提取特征序列上下文信息,在提高模型对图像重要特征的提取能力的同时,降低对图像冗余特征的关注度;最后使用级联难采样三元组损失函数和交叉熵损失函数共同训练网络模型,使样本能够在高维特征空间中实现聚类,进一步提升模型识别准确性。所提出算法在Market1501数据集和CUHK03数据集分别进行实验,并在同等条件下和其他注意力模块算法进行比较。为进一步验证各模块作用,对算法进行消融实验,以验证各模块的有效性,实验结果表明,所提出方法可有效应用于行人重识别     

基于句法树节点嵌入的作者识别方法

作者识别是通过分析未知文本的写作风格推断作者归属的交叉学科。现有的研究多基于字符和词汇特征，而句法关联信息在研究中鲜有涉及。该文提出了基于句法树节点嵌入的作者识别方法，将句法树的节点表示成其所有依存弧对应的嵌入之和，把依存关系信息引入深度学习模型中。然后构建句法注意力网络，并通过该网络得到句法感知向量。该向量同时融合了依存关系、词性以及单词等信息。接着通过句子注意力网络得到句子的表示，最后通过分类器进行分类。在3个英文数据集的实验中，该文方法的性能位列第2或3位。更重要的是，依存句法组合的引入为模型的解释提供了更多的方向。     

注意力机制下轻量化网络视频行为识别方法

为了解决视频行为识别中网络模型结构过于复杂且计算量大的问题,提出一种基于MobileNet+BiGRU结构的轻量化视频行为识别方法。通过嵌入注意力机制提取改进的MobileNet网络视频单帧画面空间特征,将多帧画面的空间特征叠加后送入BiGRU网络提取时序特征,并通过softmax分类器进行分类。对比实验表明,该方法在UCF-101和HMDB51数据集上的识别率分别达到81.4%和56.8%,相比未使用注意力机制的模型分别提升4.7%和6.2%,计算量仅相当于ResNet50+LSTM结构的7.7%,表明该方法比其他方法效率更高。     

基于时间序列分析的独居老人活动量研究

为解决独居老人日常生活的监护问题, 提出一种基于时间序列分析与模糊模式识别的独居老人活动量研究方法。该方法将独居老人的日常活动量作为对独居老人生活状况监测的有效指标, 并利用时间序列分析对活动量时间序列建立预测模型, 利用模糊模式识别法鉴别活动量监测值与活动量预测值之间的差距, 当两者之间的差距超过正常范围时, 将预警信息反映给老人的监护人, 以便监护人对老人的生活状态是否异常予以关注。实验结果表明, 该方法对老人异常状态的识别准确率为96. 97%。从而为老人生活状况的研究提供了一种新的方法和途径。     

智慧用电管理系统中电力客户立体画像的构建及应用

为了实现智慧用电管理系统中电力客户的优化管理，需要对电力客户进行立体画像构造。提出了基于多维类别特征识别和角点标识的智慧用电管理系统中电力客户立体画像构建方法。用户画像信息跟踪采集模型，采用空间特征域分类方法进行用户画像信息分类处理。利用多尺度逐层分析方法进行模糊电力客户画像的精准定位，提取客户立体画像的用电类别特征量，采用特征域分类和分块匹配方法进行立体画像的误差修复，实现用户画像的特征快速准确定位。对提取的电力客户立体画像用电需求特征量采用支持向量机学习算法进行自适应分类，实现对智慧用电管理系统中电力客户立体画像多维构建。结果表明，采用该方法构建电力客户立体画像的特征细分能力较好，客户立体画像信息准确度高。     

基于遗传算法的神经网络指纹自动分类

研究指纹的自动分类问题对解决大容量指挥库的匹配实时性有着重要的意义。笔者提出了一种新的指纹自动分类方法。该方法通过求取指纹方向图抽取了指纹的纹形特征,并将其送入神经网络进行分类识别,网络连接权系数采用遗传算法进行学习寻优,克服了单纯BP算法训练时间长、易陷入局部极值的缺点,同时提高了网络全局收敛的效率。测试结果表明,基于遗传算法的多层前向神经网络分类器对指纹图象的分类有良好的性能。     

融入注意力机制的时间激励与聚集行为识别模型

视频行为识别通常应用短区间动作特征和长区间视频聚集特征进行时序建模.而这种时序建模方式在特征提取过程中,将不同时序区间的动作特征同等看待,忽略了关键通道信息和重要动作内容,不能达到理想的行为识别效果.注意力机制能够重点关注目标区间,在提取时间激励与聚集行为特征基础上融入通道-空间注意力模块.该模型分别通过通道和空间模块改变时序动作的特征分布,通道注意力关注关键通道信息是“哪些”,空间注意力机制关注重要视频内容在“哪里”,突出关键通道信息和重要内容等特征,提高了行为识别的识别率.同时在数据集Something-Something 1,UCF101和HMDB51对模型进行实验,融入通道-空间注意力模块的时间激励与聚集行为识别模型能够有效提高行为识别率.     

基于三通道注意力网络的番茄叶部病害识别

对番茄病害进行识别,近年来一直是植物病害预防的研究热点。由于受到复杂背景干扰,番茄叶部病害识别准确率不高,针对这一问题,提出一种基于三通道注意力机制网络的番茄叶部病害识别方法。该网络基于ResNeXt50残差网络,将注意力模块嵌入至残差网络的ResNeXt模块中可以并行提取目标的通道特征和空间特征,获取有效的语义信息。训练阶段通过设计双损失函数和数据增强进一步提升分类准确度,并通过迁移学习网络预训练参数的方式提高网络训练效率。实验结果表明,使用双损失函数和数据增强后,基于三通道注意力网络的番茄病害识别算法在测试集上的平均识别准确率达98.4%,相比于传统机器学习方法和其他神经网络方法的准确率更高,检测速度满足实时性,Kappa系数为0.96,满足叶部病害识别的高精度要求。该方法能够有效地对10种番茄叶部病害进行识别,为植物病害识别提供了一种新的思路。     

基于1D-CNN模型的非侵入式负荷识别

非侵入式负荷识别技术对电网系统的电力调度、风险估计等具有重要意义.现阶段非侵入式负荷识别的数据质量差,算法识别准确度低且只能处理低频或高频数据.针对非侵入式负荷识别数据质量差的问题,提出了数据修复、数据扩展等数据增强方法;针对非线性扰动降低准确度的问题,提出了一种基于1D-CNN的深度学习模型,该模型既可提取低频数据的...     

深度学习在电力系统异常损耗数据识别中的应用研究

异常损耗是造成电网公司收入损失的主要原因之一,但极其庞大的数据规模给异常数据识别带来了挑战。文中提出了一种新的检测方法,利用混合深度神经网络自我学习特征,识别系统损耗中的异常情况。该方法只需要最小的输入数据和知识范畴,无需手动建立特征库。该方法包括一个长短期记忆网络和一个多层感知器网络。第一个网络分析原始的每日能源损耗历史,第二个网络则整合非时序数据,如合同电量或地理信息。用电网数据对该模型进行了训练和测试。结果表明,所提出的混合神经网络的性能明显优于其他异常数据识别方法,验证了所提出方法的有效性。     

基于Finger-mixNet的指纹识别算法研究

针对传统指纹识别方法存在准确率低、推理速度慢等问题,提出了一种应用于指纹识别和匹配的深度学习模型Finger-mixNet指纹识别算法。Finger-mixNet模型基于卷积神经网络和Transformer结构进行关联融合,包括两个核心模块共同表征指纹识别任务的深度特征。Network-C模块基于卷积神经网络获取浅层纹理特征,Network-TC模块基于自注意力机制和卷积共同捕捉指纹深度特征信息,在获得对重点区域注意力的同时,具有比传统卷积更小的计算开销。为证明模型的有效性,在自建的指纹数据集和公共数据集中对模型进行了测试,在自建数据集中Finger-mixNet达到了97.1%的识别准确率,在公共数据集中也取得了98.3%的识别准确率,除此之外Finger-mixNet在保持高识别率同时在上述两种数据集中均能保持200FPS的识别速度。     

基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法

负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55％.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度.     

SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法

针对因光照、拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题,提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法.首先,通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重,达到提取特征区域的目的;其次,使用级联双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习时序帧之间的特征依赖关系,弥补部分特征缺失对识别精度的影响.在人脸数据集IMDB-WIKI和数据集Adience上进行测试,该算法的年龄识别准确率分别达到78.34%和77.89%.实验结果表明,相比于其他基于深度学习算法的方法,该算法在基于图片数据集的人物年龄识别任务上具有更高的准确率.     

特征空间闭操作驱动的短期电力负荷预测

为了获得更高的短期负荷预测精度,有必要充分考虑负荷变化趋势与区域整体用电行为模式之间的关联,提出一种特征空间闭操作驱动的短期电力负荷预测方法。在综合模型的基础上,首先利用特征提取模型将历史用电负荷分解成多个分量作为刻画区域用电行为的特征;然后使用特征选择模型对用电行为特征进行选择,减少冗余或无效特征的干扰,优化预测模型;最后将选择的特征子集作为预测模型的输入特征从而进一步估计出各时段负荷的分布。结果表明采用本方法预测精度更高。     

计算机用户身份识别技术

具有惟一性、稳定性的人体生物特征如指纹等用于计算机用户身份识别，能有效加强信息的安全防范。核心是把现场采集的生物特征与已登记、存储于计算机的特征通过可靠匹配算法，一比一对比验证用户身份，既方便快捷、又惟一可靠。本文介绍了生物识别技术基础，生物识别身份主要方法及在计算机信息安防中的应用，并简要比较各种身份识别技术优缺点。     

基于多尺度特征融合和多头自注意力机制的非侵入式负荷监测

针对目前负荷分解模型的深层负荷特征提取不充分,分解精度低以及训练成本高等问题,提出了一种多尺度特征融合模型。模型由负荷分解子网络及负荷识别子网络两部分构成,两个子网络均利用一维卷积和批量归一化等组成的卷积块进行负荷特征初提取,然后采用金字塔池化模块从多个维度精确提取深层负荷特征信息,并与特征初提取部分进行融合。金字塔池化模块使网络参数大大减少且降低了训练成本。同时与以往模型中的注意力机制不同的是,网络引入多头自注意力机制,每个注意力关注负荷特征的不同部分,从多个角度实现对重要负荷特征的筛选,进一步提高分解性能。最后,在UK-DALE和REDD数据集上进行实验,结果表明所提模型与四个基准模型相比,无论是负荷分解性能还是电器运行状态识别能力都有明显提升。