2010自动识别技术new2
第1章(1)讲:人工智能的诞生
智能科学与技术系
美梦能否成真?
人类同样梦想发明各种智能工具和智能机器, 协助甚至代替人们从事各种脑力劳动。20世纪 40年代计算机的发明和50年代人工智能的出现 开辟了利用智能机器代替人类从事脑力劳动的 新纪元。此后,显著减轻脑力劳动和实现生产 过程智能化才成为可能。
智能科学与技术系
人工智能与人类智能
智能科学与技术系
2. 人工智能是如何发展的?
孕 育 形 成 暗 淡 期 ( 1956年前) 期 ( 1956-1970年) 期 ( 1966-1974年)
知识应用期 ( 1970-1988年) 集成发展期 ( 1986年至今)
智能科学与技术系
2. 人工智能的起源与发展—孕育期 孕育期 ( 1956以前)
智能科学与技术系
主要内容
1. 什么是人工智能 ? 2. 人工智能是如何发展起来的 ? 3. 人类智能与人工智能的关系如何 ?
智能科学与技术系
什么是智能?
智能?
智能科学与技术系
自然智能
人类大脑是如何实现智能的?
两大难题之一:宇宙起源、人脑奥秘 对人脑奥秘知之甚少
人脑结构:含有1011-12 个(千亿-万亿个)神经元, 而且呈现并行分布 大脑功能:记忆、思维、观察、分析 等 对智能的严格定义有待于人脑奥秘的进一步 揭示与认识
计算机视觉、机器人、自然语言理解、机器翻译等AI 应用研究获得发展。 同时也出现新的问题
智能科学与技术系
2. 人工智能的起源与发展—集成发展期
集成发展时期( 1986 -)
专家系统的不足:应用领域狭窄、缺乏常识性知识、 知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不 能访问现存数据库等,促进专家系统的改进与发展。 机器学习、人工神经网络、智能机器人和行为主义研 究趋向热烈和深入。 智能计算 (CI)弥补了人工智能中在数学理论和计算 上的不足,更新和丰富了人工智能理论框架,使人工 智能进入一个新的发展时期 。
自然环境下果实的自动识别技术
国外利用计算机视觉技 术识别树上果实的方法 主要有 以下
两种 :) 1 当果实与背 景存 在明 显颜 色差异 时 , 据颜 色识 别果 根
实 “’2 利用特别 的图像 采集 装置 进行 图像采集 , ;) 根据果实形 状识别果 实 。第一 种方 法 较 为简单 , 是 当果实 与背 景颜 但
片分割成众 多的小 区域 , 些小 区域 同番 茄所 这
Ab ta t sr c I c n b s d t i r n t r i o re fu ig c mp trvso n h e u t k sa tmai ik n o s l. h t — t a eu e dsi o c mi aefu t n te so sn o u e iin a d t e r s l ma e u o t p c i g p s i e T e meh c b
局限性。以番 茄为研 究对象 , 出基 于区域特 征的果实 自动识别方法 , 提 该方 法克服 了常规方 法的局限 性, 具有 一定 的通用 性和实用视觉 区域特征 识别
A NEW ETHoD M oF AUToM ATI DI C SCRI I M NATI N ( F FRUI o ) T UNDER NATURE BACKGRoUND
实 自动识 别方 法 。该 方法 不依 赖果 实 与背 景 的颜色 差 异 , 也
不 需 要根 据具 体 对象 更换 图像 采集 装 置 , 服 了常规 方 法 的 克
弊端 。
本研究 中区域 的定 义如下 : 图像 上 由果 实 、 叶片 、 叶茎 边缘
以及叶脉形成 的封 闭区域 。 如图 1所示 , 自然背景下拍摄 到的番茄原始 图像 中, 在 存在 枝 叶等大量背景噪声 , 中叶子 占主要部分 。 其
从上海世博会看多媒体技术在展示设计中的应用——定
从上海世博会看多媒体技术在展示设计中的应用杨文明概要:世博会不仅是展示各国家经济、文化、科技的大舞台,也是全球展示设计的大汇演,引领了当今展示设计潮流。
2010上海世博会已经直观地告知我们,现代展示设计的方向已经发生了很大变化,多媒体技术已经深入展示设计行业,增加了展示的可看性和参与性,已成为现代展示设计的发展趋势。
近年来国内多媒体发展突飞猛进,但还是有一定的不足,这也给展示设计师们带来了新思考。
关键词:上海世博会、多媒体、展示设计、应用、思考进入信息时代,新技术层出不穷,多媒体进入了高速发展时期。
多媒体设备通过视听等技术,将活动的影像和音效,“声画并茂”地生动展示出来,较传统的展示设计手段具有更强的优越性。
在2010上海世博园区各个展馆内多媒体应用占据了非常大的比例,多媒体技术已成为世博会上最常见和最具亲和力的展示手段。
在人们欣赏展馆的同时,观众不但可以借助多媒体技术了解相关的信息,更可以互动地参与其中,能够深刻体会到多媒体技术在现代展示应用中给人们生活带来的改变。
从汉诺威世博会和爱知世博会才开始在展会上崭露头角的多媒体技术,到了上海世博会上,已呈现出百花齐放的可喜局面,大量先进的多媒体展示技术如360度全息成像、IO2 空气投影系统等前沿技术相继被运用其中,带给观众强烈的视觉震撼。
2010上海世博会也成为一次多媒体技术的大汇演。
一、上海世博园上演“多媒体秀”。
在上海世博会开幕式上出现的灯光、激光、超大屏幕、喷泉、焰火等交相辉映的户外多媒体表演,已经预示了这也将是一届多媒体的世博盛会。
借助多媒体技术,世博会开幕式已经不仅仅局限在世博演艺中心一个展馆,而是以黄浦江为中心,在南浦大桥到卢浦大桥近3.5公里长的范围内构建出的巨大演出舞台。
而在舞台表演时采用的一些多媒体技术,譬如随着音乐节奏上下优美摆动且收放自如、并随着灯光变幻各种色彩的凌空浮球,也让现场观众啧啧称奇。
世博园区各展馆同样也给参观者带来了强烈的视觉震撼和不断的惊喜,其中最引人注目的是各个展馆都采用了大量先进的多媒体展示技术,这些代表性的新型多媒体技术,我们可以总结为以下三类:1、显示式多媒体。
指针式仪表自动检定系统图像识别技术
指针式仪表自动检定系统图像识别技术孙琳;王永东【摘要】将机器视觉技术应用到指针式仪表的检定系统中,可以改变传统的靠人工读数进行检定的方法,提高了指针式仪表检定的效率与精度.指针式仪表的识别与检定,关键就是通过指针示值的动态识别,来实现仪器仪表的读数和自动检定.针对指针式仪表示值的自动判读,提出了一种新的图像识别方法.该方法适合实际应用,检定精度高,准确性好.经实验数据证明,该识别方法简单、稳定且识别误差小.%The technology of machine vision is applied to the verification system of index meter, which can change the traditional manual reading verification method and improve the efficiency and precision of index meter. The recognition and verification of index meter are mainly to achieve reading and automatic verification through the dynamic recognition of the value. A new kind of image recognition method is proposed , which is suitable for practical applications, and has high accuracy and good verification. The experimental results show that the recognition method is simple, stable and has small recognition errors.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)008【总页数】4页(P101-104)【关键词】指针式仪表;图像传感器;图像识别;坐标变换;直线扫描【作者】孙琳;王永东【作者单位】辽宁信息职业技术学院,辽宁,辽阳,111000;辽宁信息职业技术学院,辽宁,辽阳,111000【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP2160 引言指针式仪表结构简单、使用方便、价格便宜,目前仍大量应用于工农业生产和科学试验中。
物流系统中的新型自动识别技术
物流系统中的新型自动识别技术(武汉理工大学物流工程学院武汉430068)摘要:本文主要介绍了应用到物流系统中的新型自动识别技术,包括条码识别技术、RFID(无线射频技术)、图像识别技术。
并对新型自动识别技术的发展现状和展望进行了阐述。
关键词:自动识别;无线射频(RFID);条码识别;图像识别。
New Automatic Identification of Logistics System(Wuhan University Of Technology Logistics System Department )Abstract: This paper mainly introduce logistics system and the new automatic identification applied in it, which include RFID, picture recognize technology. What’s more, it also state the development current and future situation of new automatic identification .Keywords: logistics system; automatic identification; RFID; picture recognize一引言自动识别技术在社会生产和生活中得到了广泛的应用,在物流方面更是取得了巨大的进步,对我国物流业的发展做出了不可估量的作用。
因此,本文重在探讨自动识别技术在物流及相关领域的应用。
本文主要介绍了物流系统中的新型自动识别技术,包括RFID(无线射频技术),图像识别技术。
并对新型自动识别技术的发展现状和展望进行了阐述。
自动识别技术是以信息技术和自动化技术为基础,以数据采集、识别、分析、传输为主要内容的综合技术,是实现信息数据识别、输入的重要方法和手段为了实现物流作业的自动化,除了必要的装卸搬运支持外,自动识别技术是衔接各个作业流程的线,保证的物流作业有序、高效的运行。
曲线区域的全自动识别算法
—23—参数曲线集复杂区域的全自动识别算法谭正华1,2,王李管1,2,毕 林1,陈建宏1(1. 中南大学资源与安全工程学院,长沙 410083;2. 中南大学数字矿山研究中心,长沙 410083)摘 要:根据参数曲线集区域识别算法的自动化和通用性要求,采用多叉树形式化表达区域的空间组织结构,在建立定向闭环的基础上,提出复杂区域(内含孔、岛)的全自动识别方法。
与其他区域识别算法相比,该算法对边界粘连及内含孔、岛的区域均能有效地识别与提取,具有广泛的适应性且易于实现。
关键词:参数曲线;区域识别;多叉树;定向闭环Automatic Identification Algorithm for Complicated Regionsof Parameterized Curve SetTAN Zheng-hua 1,2, WANG Li-guan 1,2, BI Lin 1, CHEN Jian-hong 1(1. School of Resources and Safety Engineering, Central South University, Changsha 410083;2. Research Center of Digital Mine, Central South University, Changsha 410083)【Abstract 】According to the automation and general requirements of parameterized curve set regions identification algorithm, spatial organization of regions generated by parameterized curve set is represented using multi-tree structure. Based on the establishment of directional closed loops, a new method for identification of complex regions is proposed for the automation and general applicability. Compared with the other methods, this method is effective for regions with holes and islands. It has wide adaptability and is easy to implement. 【Key words 】parameterized curve; region identification; multi-tree; directional closed loop计 算 机 工 程 Computer Engineering 第36卷 第8期Vol.36 No.8 2010年4月April 2010·博士论文·文章编号:1000—3428(2010)08—0023—04文献标识码:A中图分类号:TP3911 概述地质剖面、投影工程图[1]是工程师现场施工和交流的重要图件之一。
《中国图书馆分类法》(第5版)中图形图像处理类图书分类研究
《中国图书馆分类法》(第5版)中图形图像处理类图书分类研究吕静平【摘要】The category of "TP391 information processing" has some improvements in Chinese Library Classification(CLC)(5th edition),but there are still some classification questions of books about graphics and image processing,such as the category of "TP391.41 graphics and image identification" couldn't accurately reflect the content of "graphics and image processing".Therefore,the revision of CLC(5th edition) should add a new category of "TP391.5 computer graphics and graphics and image processing",in order to cover books about graphics and image processing.%《中国图书馆分类法》(简称《中图法》)(第5版)完善了"TP391信息处理"类目的设置,但在图形图像处理类图书的分类上仍存在着一些问题,如"TP391.41图形图像识别"类目已不能准确反映"图形图像处理"的内容。
因此,《中图法》(第5版)在修订时应新建"TP391.5计算机图形学与图形图像处理"类目,以涵盖图形图像处理类图书。
【期刊名称】《图书馆建设》【年(卷),期】2012(000)008【总页数】3页(P37-38,43)【关键词】《中国图书馆分类法》(第5版);TP391类目;图形图像处理;编目【作者】吕静平【作者单位】武汉理工大学图书馆,湖北武汉430070【正文语种】中文【中图分类】G254.22《中国图书馆分类法》(以下简称《中图法》)(第5版)于2010年9月出版,其修订在较大程度上反映出学科与知识体系“吐故纳新”的特点,使编目人员更易操作,但仍未臻完善。
融合灰色关联和主成分分析的磨粒自动识别
融合灰色关联和主成分分析的磨粒自动识别王国忠;王静秋;于海武【摘要】针对机械故障中产生的磨损情况,通过磨粒识别可以有效的提高设备的故障诊断和监测水平,减少机械故障事故发生的概率.文中对难分析的氧化物磨粒、严重滑动磨粒、疲劳磨粒提出了针对性的识别方法.提出利用主成分分析与欧氏距离相结合的方法识别红色氧化物磨粒和黑色氧化物磨粒;灰色关联分析和主成分分析相结合的方法识别严重滑动磨粒和疲劳磨粒,最后作者通过实例,验证了上述方法的准确性和可行性,提高了磨粒识别的速度和效率.%According to abrasive wear of the mechanical failure, abrasive recognition technology can be used to effectively improve the e-quipment fault diagnosis and monitoring of standards and reduce the occurrence of mechanical failure. Identification of specific analysis methods has been proposed oxide abrasive,abrasive severe sliding, fatigue, abrasive. Principal component analysis combined with the Euclidean distance identification oxide abrasive. Grey relational analysis and principal component analysis combined analysis identified fatigue and severe sliding abrasive. Finally, verified the accuracy and feasibility of the method by example, abrasive identification speed and efficiency is improved.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2012(022)004【总页数】5页(P16-20)【关键词】磨粒识别;主成分分析,灰色关联度;欧氏距离【作者】王国忠;王静秋;于海武【作者单位】南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016;南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016;南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP3120 引言机械零部件的磨损是造成机械设备发生故障和失效的主要原因。
大数据系统基础网课答案
1. 绪论1 /5多选题(1分)关于“大数据”与“数据科学”这两个概念的论述哪些是准确的?“大数据”是用传统数据处理系统难以处理的、大且复杂的数据集“大数据”就是规模特别大的非结构化数据集实时处理是“大数据”的唯一处理方式“数据科学”核心是领域专业、统计挖掘和软件编程三方面知识交叉融合E.“大数据”强调“问题难度”,“数据科学”强调“数据思维”答案:ADE2 /5多选题(1分)下面实例中哪些是“大数据分析”的代表性应用?电商管理员从数百亿的消费记录中找到客户张三的所有消费记录电商管理员从数百亿的消费记录推测某一个客户的消费偏好电商管理员根据数百亿的消费记录汇总销售报表电商管理员根据数百亿的消费记录发现某种服装销售量与当地气温有关E. 电商管理员根据历史消费记录预测下一季度的服装库存答案:BDE3 /5多选题(1分)关于“大数据分析生命周期”的论述哪些是正确的?“大数据分析生命周期”只包括大规模数据集的分析与建模任务“数据获取和记录”阶段应尽量过滤掉“无用的”数据“大数据分析生命周期”只需保留观测数据,而不用考虑元数据“大数据分析”只要提供分析结果,而不用解释处理过程E. “大数据分析生命周期”的各个阶段都需要人的参与答案:BE4 /5多选题(1分)关于“大数据处理技术”的论述哪些是正确的?大数据应用只有在百分之百正确的数据集上才能实施大数据计算平台只能用户独占,而无法和其他用户分享主流大数据系统主要采用分布并行计算范型来实现大数据系统通常是将数据“搬运”到某一个节点上集中处理E. 数据安全和隐私,是大数据领域面临的重要技术挑战答案:CE5 /5多选题(1分)下面关于大数据生态系统论述哪些是正确的?Hadoop生态系统是典型的大数据生态系统大数据生态系统是围绕大数据分析生命周期展开的Spark系统利用内存提高了计算速度,但是其应用程序代码冗余目前大数据生态系统只包括Hadoop和SparkE. 大数据系统参考架构中只包括数据提供者和数据消费者两个角色答案:AB2.云计算1 /6多选题(1分)为什么人们从追求单个更快的计算机转移到了追求更多的核,以及更多的机器人们已经无法造出更快的计算机来满足需求通过并行化,机器更容易使用多个机器可以更好的容错多个机器组成的集群要比单个大型计算机便宜答案:ACD2 /6单选题(1分)关于仓库规模的计算机,下边哪个说法是错误的:仓库规模的计算机通常放置于独立的数据中心中传统的数据中心托管中心,可以很容易地升级为仓库规模计算机运维仓库规模计算机的过程中,PUE是一个重要的考虑因素运维仓库规模计算机的过程中,节约人员成本是重要的考虑因素答案:B3 /6单选题(1分)关于虚拟机,以下说法正确的是现代所有虚拟机技术的核心思想,都是让客户操作系统完全不能感知到自己运行在虚拟机当中客户操作系统可以直接访问I/O设备在没有硬件支持的虚拟化环境中,客户操作系统直接管理自己内部运行的应用的虚拟内存映射虚拟机管理器(Hypervisor)是一个比操作系统要简单的软件系统答案:D4 /6单选题(1分)关于网络虚拟化,以下说法正确的是通过VLAN进行网络虚拟化,可以使不同的客户感觉是运行在完全独立的物理网络上VxLAN能够带来更高的性能,因此用户正在逐渐从VLAN过渡到VxLAN软件定义网络能够大大简化网络虚拟化的实现方式,提升灵活程度只要我们有效地抑制广播范围,二层网络可以扩展到任意大答案:C5 /6单选题(1分)关于存储虚拟化,以下说法正确的是NAS的成本高于SAN,因为NAS需要额外的存储网络某人提供了一种存储系统,允许直接在Linux中将这一设备当做/dev/sda 使用,那么这一存储系统提供了块接口对象存储接口在现代云计算中很流行,主要是因为这一接口标准易用网络存储系统一般比本地存储可靠性高答案:B6 /6多选题(1分)关于Openstack,以下说法正确的是Openstack允许不同租户的虚拟机运行在同一台物理服务器上Openstack允许同一台物理服务器的单一网卡运行在不同的二层虚拟网络上Openstack的虚拟网络有多种实现方式,其中VLAN是一个流行的方式Openstack的调度器是整个系统的神经中枢,所有的通讯和操作都是由调度器完成的。
计算机 二级学科 模式识别
计算机二级学科模式识别摘要:一、模式识别的概述1.模式识别的概念2.模式识别的发展历程3.模式识别在计算机科学中的重要性二、模式识别的主要方法1.统计学习方法2.机器学习方法3.深度学习方法三、模式识别在各领域的应用1.图像识别2.语音识别3.自然语言处理4.生物信息学四、我国模式识别的研究现状与前景1.我国模式识别的研究历程2.我国模式识别的研究现状3.我国模式识别的发展前景与挑战正文:模式识别作为计算机科学的一个二级学科,研究的主要是如何让计算机自动地识别模式,包括图像、声音、文字等各种形式的数据。
模式识别的发展历程可以追溯到上世纪五六十年代,随着计算机技术的发展,模式识别逐渐成为计算机科学的一个重要领域。
模式识别的主要方法包括统计学习方法、机器学习方法和深度学习方法。
统计学习方法主要通过建立统计模型来进行模式识别,例如支持向量机、决策树等算法。
机器学习方法则是通过训练数据来提高模式的识别能力,例如k近邻、神经网络等算法。
而深度学习方法则是近年来模式识别领域的重要突破,通过多层神经网络模型,可以自动地学习复杂的特征,从而实现高效的模式识别。
模式识别技术在各领域都有广泛的应用。
在图像识别领域,模式识别可以实现对图像的自动分类和识别,例如人脸识别、车牌识别等。
在语音识别领域,模式识别可以实现对语音信号的自动转换为文字,例如苹果的Siri、谷歌的语音识别等。
在自然语言处理领域,模式识别可以实现对自然语言的自动理解和生成,例如机器翻译、情感分析等。
在生物信息学领域,模式识别可以用于对基因序列、蛋白质序列等进行分析和识别。
我国模式识别的研究起步于上世纪七十年代,经过几十年的发展,我国模式识别的研究已经取得了显著的成果。
我国模式识别的研究现状主要表现在,不仅在理论研究上取得了一定的突破,而且模式识别技术在各个领域都有广泛的应用。
然而,与发达国家相比,我国模式识别的研究还存在一定的差距,特别是在深度学习等前沿领域。
南京智能制造软件新技术研究院202111
定位和识别·多模融合
Nanjing Intelligent Manufacturing Software New Technology Research Institute
无线 北斗
激光 惯导
视觉 ......
多模融合
室内外多场景 位置确知服务 目标识别服务
无线精确定位
Nanjing Intelligent Manufacturing Software New Technology Research Institute
定位和识别技术的发展促进了智能制造服务向实 时、可靠、高效、低成本方向发展。
工业互联智能生产可视化系统:应用目标
效率
生产可视化
安全
人效提升
少人化无人化
质量和安全保障
质量
物效提升
自动化
精确定位赋能智能自动化、可视化管理、无人化生产
蜂窝扩展部署 任意区域覆盖
定位精确稳定 易部署易维护
发现效率瓶颈 优化管理决策
•引进企业,高新技术企业
关于我们-新研发展
Nanjing Intelligent Manufacturing Software New Technology Research Institute
研究院立项项目“工 业 互 联 智 能 生 产 可 视 化 ”入库南 京市新基建计划,总投资4500万元,2019年已投入 1000万元,2020年预计投入1400万元。已经完成基 础产品的开发、港口行业的应用、制造业的试点。
业绩达成
• 2019:50万 • 2020.6:300万 • 2020.12:>1000万 • 2021:>2000万 • 2022:~5000万 • 2023……
行业应用
条码技术的教案pptx
运输过程中的条码技术跟踪
在运输过程中,条码技术可以实现对 货物的实时跟踪和监控。
条码技术还可以应用于货物的签收和 交付管理,确保货物的准确送达和交 付。
通过条码技术,可以实现对货物的运 输状态、位置和时间的准确记录,方 便对货物的运输过程进行管理和分析 。
04
条码技术在零售领域应用
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
度和安全性。
无线扫描器
通过无线方式与计算机 等设备通信,适用于远
距离或移动扫描。
条码打印设备介绍
热转印打印机
使用热转印技术将色带上的油 墨转移到标签材料上,打印效
果清晰、耐久。
热敏打印机
使用热敏技术直接在热敏纸上 打印条码和文字,适用于短期 使用和低成本标签打印。
工业级打印机
专为工业环境设计,具有高速 度、高精度、高耐久等特点, 适用于大规模、连续的条码打 印需求。
01
条码技术概述
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
条码技术的定义与发展
定义
条码技术是一种利用光电扫描阅 读设备识读并实现数据输入计算 机的特殊代码。
发展历程
从20世纪40年代的初步概念,到 70年代一维条码的广泛应用,再 到90年代二维条码的出现与发展 。
条码技术的分类与应用
分类
一维条码和二维条码,其中一维条码包括EAN码、UPC码、交叉25码等,二维 条码包括QR码、PDF417等。
应用领域
商品流通、物流管理、图书管理、医疗卫生、金融支付等。
条码技术的优势与局限性
优势
快速识别、准确度高、成本低廉、易 于制作和使用。
指纹识别技术
拓展指纹识别技术在公共安全 领域的应用,如刑侦、出入境
管理等。
06
总结回顾与拓展思考
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
本次课程重点内容回顾
01
指纹识别技术基本 原理
详细介绍了指纹识别的生物学基 础、指纹特征提取和匹配算法等 核心内容。
02
指纹识别技术应用 领域
门禁系统身份验证功能实现
身份验证
指纹识别技术可用于门禁系统的 身份验证,通过比对指纹信息, 实现进出人员的快速、准确识别 。
安全性提升
相比传统的门禁卡或密码方式, 指纹识别具有更高的安全性,可 以避免卡片丢失或密码泄露带来 的风险。
企业考勤管理解决方案
考勤记录
指纹识别技术可用于企业考勤管理, 员工通过指纹打卡记录上下班时间, 提高了考勤的准确性和效率。
跨模态生物特征识别
利用不同生物特征之间的互补性,实现更高效的身份认证。
融合算法与技术
研究多模态生物特征融合的算法和技术,提高系统的性能和稳定性 。
深度学习在指纹识别中应用前景
深度学习算法
01
应用深度学习算法对指纹图像进行特征提取和匹配,提高识别
速度和准确性。
大规模指纹数据库处理
02
利用深度学习技术处理大规模指纹数据库,实现快速检索和比
关注新兴应用领域
鼓励学员们关注指纹识别技术在新兴领域的应用,如智能家居、物 联网等,探索新的应用场景和商业模式。
加强跨学科学习
建议学员们加强计算机、生物识别、安全控制等相关学科的学习, 提升综合能力和跨学科创新思维。
THANKS
感谢观看
03
关键技术挑战及解决方案
人工智能ppt课件
定义与发展历程定义第一次浪潮发展历程第二次浪潮萌芽期第三次浪潮人工智能应用领域计算机视觉通过图像处理和计算机图形学等技术,将图像转换为机器可理解的信息,应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。
自然语言处理研究计算机理解和生成人类自然语言文本的能力,应用于机器翻译、情感分析、智能问答等领域。
语音识别与合成将人类的语音转换为文本或命令,以及将文本转换为自然的语音输出,应用于智能语音助手、无障碍交流等领域。
智能机器人结合机械、电子、计算机等技术,实现机器人的自主导航、语音识别、人脸识别等功能,应用于家庭服务、工业生产等领域。
基础层技术层应用层030201人工智能产业链结构逻辑回归(梯度提升树(Linear Regression )Random Forests )010203040506监督学习算法02030401非监督学习算法K 均值聚类(K-means Clustering )层次聚类(Hierarchical Clustering )主成分分析(Principal Component Analysis )自编码器(Autoencoders )强化学习算法学习(Q-learning)策略梯度(Gradients神经网络基本原理前向传播神经元模型解释神经网络如何通过前向传播算法计算输出值。
反向传播卷积层池化层CNN应用RNN基本原理01长短期记忆网络(LSTM)02RNN应用03词法分析与词性标注词法分析研究单词的内部结构,包括词根、词缀、词干等,以及单词的形态变化规则。
词性标注为每个单词分配一个词性标签,如名词、动词、形容词等,以便理解单词在句子中的角色和含义。
应用在信息检索、机器翻译、智能问答等领域中,词性标注有助于提高文本处理的准确性和效率。
1 2 3句法分析依存关系抽取应用句法分析与依存关系抽取情感分析和意见挖掘情感分析01意见挖掘02应用03图像分类与目标检测图像分类目标检测评估指标图像分割与场景理解图像分割场景理解评估指标三维重建与虚拟现实三维重建虚拟现实评估指标语音信号特性语音信号预处理语音信号特征提取阐述语音信号的物理特性、时域特性、频域特性以及倒谱特性等。
图像识别的技术现状和发展趋势
图像识别的技术现状和发展趋势作者:张家怡来源:《电脑知识与技术》2010年第21期摘要:该文描述了图像识别技术的国内外研究现状,介绍了图像识别过程的相关基本工作,并探讨了图像识别的关键步骤,包括图象分割、图像特征提取和分类和图像的匹配,分析和比较了各种算法的优缺点,并讨论了其中的关键技术及计算机图像识别新技术。
关键词:图像识别;图象分割;特征提取;匹配中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)21-6045-02Current Situation and Perspective of Image Recognition TechnologyZHANG Jia-yi(Antenna Department of 54th Institute of CETC, Shijiazhuang 050081, China)Abstract: This paper introduces the current image recognition research in China and abroad, and basic relative work in image recognition.Then this paper describes the crucial steps of image recognition including image segmentation, feature extraction, classifying and matching. Finally, the advantages and disadvantages of various a1gorithms are compared and the key new technology is introduced.Key words: image recognition; image segmentation; pre-processing; feature extraction; matching 1 图像识别技术范畴图像识别技术的研究目标是根据观测到的图像,对其中的物体分辨其类别,做出有意义的判断。
国际物流与自动识别技术
( 01) 36547892145341
标识代码的条码表示 非POS结算的贸易单元的条码表示 ITF-14(交插二五)用于不是通过POS零售结算台的 贸易单元的条码表示。
0 61 10123 45678 4
应用标识符(AI)的条码表示
(01) 95012345678903(3102) 00 0400
1981年,国际物品编码协会成立。建立了全球统一的商品标 识代码系统及条码标识,以条码识读为基础的POS自动销售 系统,带来了销售、库存管理、订货、结算方式的变革,同 时也促进了条码体系的发展及其在更大范围、更多领域的应 用,逐步从供应链的零售末端前推到配送、仓储、运输等物 流各个环节。
近年来,EAN与UCC合作建立了全球统一的开放系统的物品编 码体系及条码标识,为全供应链物流环节的条码应用提供了 解决方案。不夸张地说,没有条码的物流过程已成为不可想 象。
COUNT
20
BATCH
4512XA
(02)00614141000418(15)000214(10)4512X A (37)20
( 00) 006141411234567890
FROM
人工智能(选择题)
人工智能(选择题)1、人工智能是一门。
()[单选题]*A、数学和生理学学科B、心理学和生理学学科C、语言学学科D、综合性的交叉学科和边缘学科(正确答案)2、人工智能的目的是让机器能够,以实现某些脑力劳动的机械化。
(D[单选题]*A、具有完全的智能(正确答案)B、和人脑一样考虑问题C、完全代替人D、模拟、延伸和扩展人的智能3、人工智能诞生于。
()[单选题]*A、达特茅斯(Dartmouth)(正确答案)B、伦敦(London)C、纽约(NewYork)D、拉斯维加斯(LasVegas)4、关于人工智能,叙述不正确的是。
()[单选题]*A、人工智能与其他科学技术相结合,极大地提高了应用技术的智能化水平B、人工智能是科学技术发展的趋C、人工智能是上世纪五十年代才开始的一项技术,还没有得到应用(正确答案)D、人工智能有力地促进了社会的发展5、关于人工智能程序,表述不正确的是)[单选题]*A、能根据不同环境的感知做出合理行动,并获得最大收益的计算机程序B、任何计算机程序都具有人工智能(正确答案)C、针对特定的任务,人工智能程序具有自主学习的能力D、人工智能程序是模拟人类思维过程来设计的6、以下哪个不是人工智能发展过程中的重要事件。
()[单选题]*A、1950年“图灵测试”的提出B、1980年专家系统诞生C、1997年深蓝战胜国际象棋世界冠军D、2010年苹果第四代手机iPhone4发布(正确答案)7、一般来讲,属于人工智能语言的是。
()[单选题]*A、VJB、C#C、FoxproD、LISP(正确答案)8、不属于人工智能的学派是。
()[单选题]*A、符号主义B、机会主义(正确答案)C、行为主义D、连接主义9、2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,基于的人工智能机器人AlphaGo 战胜了排名世界第一的世界围棋冠军柯洁。
()[单选题]*A、人工思维B、模式识别C、深度学习(正确答案)D、专家系统10、2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,基于的人工智能机器人AlphaGo战胜了排名世界第一的世界围棋冠军柯洁。
基于结构特征与LLE算法的数字仪表校验系统
基于结构特征与LLE算法的数字仪表校验系统包玉树;黄亚龙;孙军;胡永建;吴剑【摘要】针对数字仪表校验人工读取数据时存在的误差问题,提出一种基于多特征与局部线性嵌入算法(LLE)结合的数字仪表校验方法.首先将字符图像从RGB转换到HSI色彩空间,在I空间对图像进行分割,并利用投影法分割出单个字符;然后对字符图像提取结构特征,由于单纯的结构特征对字符的描述不足,导致识别精度较低,故文中利用LLE算法对字符二值图像降维,将降维后的像素特征与结构特征相结合;最后,利用支持向量机(SVM)对字符特征进行识别.实验结果显示,所提方法提高了校验系统的字符识别率.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2018(041)024【总页数】5页(P10-13,17)【关键词】数字仪表;校验系统;结构特征;LLE算法;图像处理;降维【作者】包玉树;黄亚龙;孙军;胡永建;吴剑【作者单位】东南大学电气工程学院,江苏南京 211189;江苏方天电力技术有限公司,江苏南京 211102;江苏方天电力技术有限公司,江苏南京 211102;武汉磐电科技股份有限公司,湖北武汉 430100;江苏方天电力技术有限公司,江苏南京 211102;江苏方天电力技术有限公司,江苏南京 211102【正文语种】中文【中图分类】TN873+.5-34;TP3910 引言仪表是进行测量和监视的计量设备,在使用过程中,由于各种因素的影响,导致测量误差增大,因此在使用过程中需要定期校验[1]。
在校验过程中,由于仪表字符刷新频率高、人眼辨别能力和易疲劳等因素的影响,不能实时同步准确地读取并记录标准仪表与待测仪表读数。
基于机器视觉的自动校验方法能够对仪表快速刷新的数字进行自动识别,记录并对比待测仪表与标准仪表的读数,从而达到仪表校验的目的[2]。
仪表字符识别可以分为图像采集、字符图像分割和字符识别等过程[3]。
在字符分割的研究中,研究者大多对字符图像进行形态学变换后,利用阈值分割直接对字符图像完成二值化处理[4⁃6]。
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人脸识别技术过程图
输入 图像 人脸 检测 训 练 输出 结果
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眼睛 定位
予处 理
模板 库 比 对
特征 抽取
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比对图
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语音识别技术
语音识别技术是将人类的语音转换为电子
信号,然后将这些信号输入进具有规定含 义的编码模式中,它并不是将说出的词汇 转换为字典式的拼法,而是转换为一种计 算机可以识别的形式或指令。 – 相当于过去的口令:黄河,长江或暗语。 – 脸这么黄啦,防冷涂的蜡!
PDF417码结构图
PDF417码是由留美华人王寅敬(音)博士发明的。PDF是取英文Portable Data File三个单词的首字母的缩写,意为“便携数据文件”。
左空白区
起始
左层指示 符号词 数据区
右层指示终止 符号词
右空白区
二维条码分类
短阵式二维条码(又称棋盘式二维条码)它是在
一个矩形空间通过黑、白像素在矩阵中的不同分 布进行编码。在矩阵相应元素位置上,用点(方 点、圆点或其他形状)的出现表示二进制“1”, 点的不出现表示二进制的“0”,点的排列组合确 定了矩阵式二维条码所代表的意义。矩阵式二维 条码是建立在计算机图像处理技术、组合编码原 理等基础上的一种新型图形符号自动识读处理码 制。具有代表性的矩阵式二维条码有:Code One 、Maxi Code、QR Code、 Data Matrix等。
UPC-E
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EAN/UCC-13代码的编制
EAN/UCC-13代码由13位数字组成,共有3种结构形式
每种代码结构都由三部分组成:
–厂商识别代码:前缀码+厂商代码 –商品项目代码 –校验码
结构种类 结构一 厂商识别代码 前缀码 X13X12X11
(690,691)
厂商代码 X10X9X8X7
EAN· UCC系统简介
EAN·UCC系统是一个以商品条码为核心的标识系统,
它通过对产品、运输单元、资产、位置与服务的唯一 标识,对全球的多行业供应链进行有效管理,简化了 电子商务过程,降低了成本,为产品与服务增值。 EAN·UCC系统不受国家、地区、市场、行业、商品和 应用系统的现在,确保其标准在全球兼容,核心技术 得到一致的贯彻,提高贸易的效率。 我国目前采用的是2003年修订的GB12904-2003《商品 条码》标准
商品项目代码 X6X5X4X3X2
校验码 X1
结构二
结构三
X13X12X11
(692,693,694)
X10X9X8X7X6
X10X9X8X7X6X5
X5 X4 X3 X2
X4X3X2
X1
X126
X13X12X11
请对以下商品项目代码作出 判断
以下各图的不同商品其商品项目代码是否相同?
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零售商品标识代码的编码示 例
假设分配给某企业的厂商识 别代码为6901234,表1给出 了其部分产品标识代码的编 码方案。
28
EAN-13商品条码的符号结构
EAN-13商品条码是由左侧空白区、起始符、左侧数据
符、中间间隔符、右侧数据符、校验符、终止符、右 侧空白区和供人识别字符组成。
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EAN/UCC-8代码的编制
EAN/UCC-8代码用于标识小型商品
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条码识别技术
条码技术是目前全球应用最广泛的自
动识别技术 最早应用在杂货零售业 什么是条码? –利用光电扫描阅读设备识读并实 现数据输入计算机的一种特殊代码 –组成要素:条 + 空 + 字符 –按特定规则排列组合,表示一定 信息——码制
条
空
字符
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(1) 条码的特点 1.条码技术简单易行,标签易于制作 2.扫描操作无须培训,简单易行 3.信息采集速度快且准 4.经济性好 5.灵活、实用、自由度大
自动识别技术与RFID技术应用
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1
第一节 自动识别技术与RFID技术介绍
先天八卦图
后天八卦图
自动识别是信息数据自动识读、输入的重要方法和手段。
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自动识别技术分类
自动识别技术包含: – 条码识别技术、光学识别技术、磁卡识别技术 – 智能卡识别技术、射频卡识别技术 – 指纹识别技术 – 语音识别技术 – 虹膜识别技术等。 – 还有人脸识别技术等等。
二维条码的应用
产品追溯
产品防伪 车票
军事领域
暂住证
PDF 417码在医疗卫生中的应用
产品追溯
在产品溯源管理体系中引入中国移动二维码,使二维码 溯源系统可获取现产品溯源系统中的数据,并将中国移动 二维码制成标签,粘贴在产品包装上;消费者购买产品时 ,只需手机扫码或编辑码号发短信,即可随时随地查询产 品源信息与质量认证等信息等,并可及时举报虚假、错误 信息。 消费者:随时随地使用手机扫码查看产品详细信息; 管理机构:促进消费者等对虚假信息进行举报,有效 完善对食品质量、假冒伪劣商品的监测管理; 移动:仅移动用户可使用二维码进行详细信息查询与 举报操作,有利于品牌形象及地位的进一步提升; 企业:利用二维码对自身及产品进行更多的宣传活动 。
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EAN-8商品条码的符号结构
EAN-8商品条码是由左侧空白区、起始符、左侧数据
符、中间间隔符、右侧数据符、校验符、终止符、右 侧空白区和供人识别字符组成。
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实验
条码编制
1、利用条码编制工具生成以下商品
标签,效果图如下: 提示: 1) 标签尺寸:61.6*46;背景白色; 圆角矩形 2) 中间兰色分割线:颜色: &H00FF8000&,线宽为2,打印时可 见 3) 条形码:类型6-CODE 128A;显 示数据,不显示边框,数据为 991303520,黑白,字体大小9.75, Arial。 2、请学生携带一款印有条形码的商 品,并根据该商品上的条形码编制, 并保存为code.bmp,上交给教师。
汉信码
QR Code
QR Code码是由日本Denso公司 汉信码是一种全新的二维矩阵码,由中国
物品编码中心牵头组织相关单位合作开发, 完全具有自主知识产权。和国际上其他二维 条码相比,更适合汉字信息的表示,而且可
于1994年9月研制的一种矩阵二维 码符号,它除具有一维条码及其 它二维条码所有的信息容量大、 可靠性高、可表示汉字及图象多 种文字信息、保密防伪性强
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宁夏土鸡贴上条形码
彩色条 形码
条形码防伪标签
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超市条形 码寄包柜
条形码的应用
条形码的粘贴位置
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仓库里运用条形 码自动分拣
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条码码制的编定与统一
20世纪80年代中 期开始,EAN与 UCC展开合作, 制定能够兼容 UPC系统的EAN条 码系统,促进条 码技术在全球的 应用与发展。到 2002年底,EAN 条码真正成为了 国际通用的商品 条码。
二维码应用—产品追溯
二维码应用---产品防伪
给每一个单件产品赋予一个无规则的唯一的码(
数码、二维码),作为产品的身份标识。类似于 每个人有一个身份证号码作为个人的身份标识。 将每个码所对应的产品信息存储在数据库中,数 据库中的每个码都是唯一的。 消费者购买产品后,通过短信、WAP等方式 ,以产品上所赋的码作为查询依据,查询产品真 伪。防伪系统将消费者输入的码与数据库中存储 的码的信息进行对比,鉴别产品真伪。 海外代购
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智能卡识别技术
智能(IC)卡识别技术分为接触式和非接
触式,前者较早应用,后者较迟。 早期的门禁、食堂收费系统。
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射频识别技术
RFID技术的基本原理是电磁理论。
射频系统的优点是不受视线。识别 距离比光学系统远,射频识别卡可 具有读写能力,可携带大量数据、 难以伪造和有智能等。
EAN/UCC-8代码由8位数字组成,其结构分为两部分:
–商品项目识别代码:前缀码+商品项目代码 –校验码 EAN/UCC-8代码由中国物品编码中心统一分配使用, 确保该标识代码在全球范围的唯一性。商品生产厂家 申请时需提交商品目录及其外包装(或设计样张)给 中国物品编码中心或其分支机构。
前缀码 X8X7X6 商品项目代码 X5X4X 3X2 校验码 X1
手持激光条码扫描枪 条码秤 条码激光枪
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( 2 ) 应用条码技术 (一)促进外贸出口 商品上印有条码标志,就 等于获得进入国外扫描超级商 店的入场券。 (二)实现商业的现代化行物流控制的手段
自动化仓库
条码仓库 管理系统
(四)为电子数据交换在全球的实现和发展提供 保障 (五)在物流及其他领域得到广泛应用
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虹膜识别过程示意图
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人脸识别技术
是基于人的脸部特征,对输入的人脸图象
或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如 果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位 置、大小和各个主要面部器官的位置信息。 并依据这些信息,进一步提取每个人脸中 所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸 进行对比,从而识别每个人脸的身份。
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RFID车辆识别
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指纹识别技术
指纹识别的基础是建立在世界上某两个人
的指纹是相同的概率十分微小的情况下。 即小概率事件。
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虹膜识别技术
虹膜识别技术基
于的条件也同样 是小概率事件, 即世上两个人的 眼镜虹膜一模一 样的情况也几乎 没有。人的虹膜 在2~3岁之后就 不再发生变化, 眼睛瞳孔周围的 虹膜具有复杂的 结构,能够成为 独一无二的标识。