十种自动识别技术

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1自动识别技术概述

1自动识别技术概述

2.1自动识别技术概述物联网的宗旨是实现万物的互联与信息的方便传递,要实现人与人、人与物、物与物互联,首先要对物联网中的人或物进行识别。

自动识别技术提供了物联网“物”与“网”连接的差不多手段,它自动猎取物品中的编码数据或特征信息,并把这些数据送入信息处理系统,是物联网自动化特征的关键环节。

随着物联网领域的不断扩大和进展,条码识别、射频识别、NFC识别、生物特征识别、卡识别等自动识别技术被广泛应用于物联网中。

这些技术的应用,使物联网不但能够自动识别“物”,还能够自动识别“人” o2.1.1自动识别技术的概念自动识别技术是一种机器自动数据采集技术。

它应用一定的识别装置,通过对某些物理现象进行认定或通过被识别物品和识别装置之间的接近活动,自动地猎取被识别物品的相关信息,并通过特别设备传递给后续数据处理系统来完成相关处理。

即自动识别确实是用机器来实现类似人对各种事物或现象的检测与分析,并做出辨别的过程。

自动识别技术的标准化工作要紧由国际自动识别制作商协会(Association for Automatic Identification and Mobility , AIM Global)负责。

其下属的条码技术委员会、全球标准咨询组、射频识别专家组以及该产业在国际上的其他成员组织,积极推动自动识别标准的制定以及相关产品的生产和服务。

中国自动识别技术协会(AIM China)是中国本土的自动识别技术组织,该协会是AIM Global的成员之一,它是由从事自动识别技术研究、生产、销售和使用的企业单位及个人自愿结成的全国性、行业性、非营利性的社会团体。

AIM China的要紧工作内容是负责中国地区自动识别有关技术标准和规范的制定以及相关成果、产品、应用系统的评审和鉴定。

2.1.2自动识别技术的分类按照被识别对象的特征,自动识别技术可分为两大类,即数据采集技术和特征提取技术,如图2-1所示。

1.数据采集技术数据采集技术的差不多特征是需要被识别物体具有特定的识别特征载体,如唯一性的标签、光学符号等。

RFID大题

RFID大题

1.简述RFID系统的特点和结构。

射频识别具有下述特点:它是通过电磁耦合方式实现的非接触自动识别技术;它需要利用无线电频率资源,必须遵守无线电频率使用的众多规范;它存放的识别信息足数字化的,因此通过编码技术可以方便地实现多种应用,如身份识别、商品货物识别、动物识别、工业过程监控和收据等:它可以容易地对多应答器、多阅读器进行组合建网,以完成大范围的系统应用,并构成完善的信息系统;.它涉及计算机、无线数字通信、集成电路、电磁场等众多学科,是一个新兴的融合在RFID系统中,识别信息存放在电子数据载体中,电子数据裁体称为应答器。

应答器中存放的识别信息由阅读器读出。

在一些应用中.阅读器不仅可以读出存放的信息,而且可以对应答器写入数据,读、写过程是通过双方之间的无线通信来实现的。

2.请总结RFID产业发展现状和趋势。

自2004年起,全球范围内掀起了一场RFID的热潮,包括沃尔玛、保洁、波音公司在内的商业巨头无不积极推动RFID在技术制造、零售、交通等行业的应用。

RFID技术及应用正处于迅速上升的时期,被业界公认为是本世纪最有潜力的技术之一,它的发展和应用推广将是自动识别行业的一场技术革命。

当前,RFID技术的应用和发展还面临一些关键问题与挑战,主要包括便签成本、标准制定、公共服务体系、产业链形成以及技术和安全等问题。

3.举出几个RFID技术在生活中的应用门禁,公路收费站,微信、支付宝的移动支付,身份识别,货物跟踪等等请说出RFID技术标准体系和主要标准的内容。

目前全球有五大RFID技术标准化势力,即ISO/IEC、EPC global、Ubiquitous ID Center、AIM global和IP-X。

其中,前3个标准化组织势力较强大;而AMI和IP-X的势力则相对弱小。

这五大RFID技术标准化组织纷纷制定RFID技术相关标准,并在全球积极推广这些标准。

ISO/IEC的RFID技术标准体系中主要标准介绍1)空中接口标准空中接口标准体系定义了RFID不通频段地空中接口协议及相关参数。

机动车车标自动识别系统

机动车车标自动识别系统

机动车车标自动识别系统作者:曹希彬来源:《电子技术与软件工程》2016年第20期摘要目前在机动车识别技术中,仅仅依靠车牌识别技术和车型识别技术还不能满足当下和未来的需求,因为车牌有可能被替换,但是车标不容易被替换或者更改。

本文在大量实验的基础上,对机动车车标定位和车标识别技术进行了深入研究,并在此基础上开发了一套高效的机动车车标自动识别系统,具有很强的实际应用价值。

【关键词】车标定位车标识别1 问题的提出目前,国内外在车辆识别技术中主要集中在车牌识别和车型识别,根据车牌信息和车型信息来识别车辆,或者是通过两者结合来识别车辆。

这在目前市场上应用比较广泛。

车牌有可能被更改,这样会促成更多的犯罪违法事件发生。

汽车标志是车辆非常重要的信息,是车辆的标志性特征,而且不易被更改,有了车标信息,在刑事案件侦破中会迅速缩小目标范围,提高破案效率。

本文所研究的内容是以基于交通部门和公安部门的需求,更加准确和快速的处理那些因盗牌和换牌的车辆,以及那些无牌车辆带来的违纪、违法事件。

对车标技术进行了研究,这种方法相比与其他方法优点在于车标图形的一些特征不会随着光照变化、尺度比例变化而变化,这样就大大提高了匹配的健壮性和可靠性。

车标识别技术智能交通系统中的一个重要核心技术,具有重要的实用价值。

2 定位车标车标定位是根据车标和车牌的相对位置来定位出车标的位置。

首先定位出车牌的位置:扫描整张图片,得到每个像素点的值,当像素点的值是在蓝色和黄色范围之类时,把这些像素点值置1,其余不在这个范围的像素点值置0。

然后再腐蚀和膨胀车牌的大概区域,就得到了目标车牌区域,通过车牌就可以很顺利的找到车标了。

车标定位是通过统计图片中的像素点,找出像素点最多的一个感兴趣区域然后再在该区域中进行寻找车标。

由监控图片中进行像素统计得到的结果是在车灯处像素点最多最密集,所以经过第一次统计后可以定出车灯与车灯之间的一块区域作为感兴趣区域,这块区域包括了车牌和车标的信息,如图1所示。

BarCode(条码)介绍

BarCode(条码)介绍

7ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ13/2013
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条形码编码方式(码制)介绍
条形码种类很多,常见的大概有二十多种码制,其中包括: Code39码(标准39码)、Codabar码(库德巴码)、 Code25码(标准25码)、ITF25码(交叉25码)、 Matrix25码(矩阵25码)、UPC-A码、UPC-E码、 EAN-13码(EAN-13国际商品条形码)、 EAN-8码(EAN-8国际商品条形码)、 中国邮政码(矩阵25码的一种变体)、 Code-B码、MSI码、、Code11码、Code93码、 ISBN码、ISSN码、Code128码(Code128码,包括EAN128码)、 Code39EMS(EMS专用的39码) 等一维条形码和PDF417等二维条形码。
7/13/2013
11
常用条形码简介二
93码:是一种类似于39码的条码,它的密度较高,能够替代39码
25码:只能表示数字0 -9,可变长度,连续性条码,所有条与空都表示代 码,第一个数字由条开始,第二个数字由空组成,空白区比窄条宽10 倍应用于商品批发、仓库、机场、生产/包装识别、工业中条码的识读 率高,可适用于固定扫描器可靠扫描,在所有一维条码中的密度最高 Codabar(库德巴条码):可表示数字0 - 9,字符$、+、 -、还有只能用作 起始/终止符的a, b, c d四个字符,可变长度,没有校验位, 应用于物料管理、图书馆、血站和当前的机场包裹发送中空白区比 窄条宽10倍,非连续性条码,每个字符表示为4条3空
7/13/2013
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常用条形码简介三
二维条形码: 一维条形码所携带的信息量有限,如商品上的条形码仅能容纳13位(EAN-13码)阿拉伯数字,更多的信 息只能依赖商品数据库的支持,离开了预先建立的数据库,这种条形码就没有意义了,因此在一定程度上也 限制了条形码的应用范围。基于这个原因,在90年代发明了二维条形码。二维条形码除了具有一维条形码的 优点外,同时还有信息量大、可靠性高,保密、防伪性强等优点。 目前二维条形码主要有PDF417码、Code49码、Code 16K码、Data Matrix码、MaxiCode码等,主要分为 堆积或层排式和棋盘或矩阵式两大类。 二维条形码作为一种新的信息存储和传递技术,从诞生之时就受到了国际社会的广泛关注。经过几年的 努力,现已应用在国防、公共安全、交通运输、医疗保健、工业、商业、金融、海关及政府管理等多个领 域。二维条形码依靠其庞大的信息携带量,能够把过去使用一维条形码时存储于后台数据库中的信息包含在 条形码中,可以直接通过阅读条形码得到相应的信息,并且二维条形码还有错误修正技术及防伪功能,增加 了数据的安全性。 二维条形码可把照片、指纹编制于其中,可有效地解决证件的可机读和防伪问题。因 此,可广泛应用于护照、身份证、行车证、军人证、健康证、保险卡等。 美国亚利桑纳州等十多个州的驾驶证、美国军人证、军人医疗证等在几年前就已采用了PDF417技术。将 证件上的个人信息及照片编在二维条形码中,不但可以实现身份证的自动识读,而且可以有效的防止伪冒证 件事件发生。菲律宾、埃及、巴林等许多国家也已在身份证或驾驶证上采用了二维条形码,我国香港特区护 照上也采用了二维条形码技术。 另外在海关报关单、长途货运单、税务报表、保险登记表上也都有使用二维条形码技术来解决数据输 入及防止伪造、删改表格的例子。在我国部分地区注册会计师证和汽车销售及售后服务等方面,二维条形码 也得到了初步的应用。

23种(只有常用的十种)应用场景举例(详细)

23种(只有常用的十种)应用场景举例(详细)

23种(只有常用的十种)应用场景举例(详细)这里是一个关于23种应用场景的文章,根据你的要求,我将选取并详细介绍其中的十种常用场景。

请注意,本文将按照正文格式书写,不再提及标题或其他内容。

应用场景一:医疗行业医疗行业是应用场景广泛的领域之一。

在医疗应用中,人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、辅助手术等工作。

例如,通过图像识别技术,人工智能可以帮助医生在扫描结果中寻找病灶,并提供精确的诊断意见。

应用场景二:金融行业金融行业是人工智能应用的重要领域。

机器学习和大数据分析可以用于风险评估、欺诈检测和交易分析等任务。

人工智能还可以通过自动化算法进行高频交易,提高交易效率。

此外,在客户服务方面,智能助理可以为客户提供个性化的投资建议。

应用场景三:物流行业物流行业的应用场景多样。

人工智能可以通过预测需求和优化路径来提高物流运输的效率。

同时,智能仓储系统可以自动化处理和分类货物,减少人力成本。

在最后一公里配送方面,无人机和机器人也可以发挥重要作用。

应用场景四:智能家居智能家居是人工智能应用的一个热点领域。

通过智能家居系统,人们可以通过语音或手机控制家里的灯光、空调和电器等设备。

智能家居也可以通过学习用户的习惯,自动调节室内温度和照明,提高生活的便利性和舒适度。

应用场景五:智能交通智能交通可以通过监测交通流量和优化路线来减少拥堵和提高交通效率。

人工智能技术还可以用于智能停车场管理和交通事故预测。

智能交通系统还可以通过与车辆通信,提供实时导航和车辆追踪服务。

应用场景六:教育领域教育领域有许多人工智能应用的机会。

例如,在个性化学习方面,人工智能可以根据学生的学习习惯和能力,提供定制化的教育内容和评估。

此外,虚拟现实和增强现实技术也可以在教学中提供沉浸式的体验和实践机会。

应用场景七:零售行业人工智能在零售行业有广泛的应用,比如推荐系统可以根据用户的购买历史和兴趣,提供个性化的产品推荐。

智能购物助手可以通过语音识别和图像识别技术,帮助用户找到并购买特定商品。

传感器的十种类型

传感器的十种类型

传感器的十种类型
传感器是一种用于检测和测量物理量的设备,常用于自动化控制、工业生产、医疗诊断和科学研究等领域。

传感器可以根据其检测的物理量和原理分类为以下十种类型:
1. 压力传感器:用于测量流体和气体的压力,常用于汽车、工业生产等领域。

2. 温度传感器:用于测量物体的温度,常用于空调、冰箱、汽车等领域。

3. 光学传感器:用于测量光的强度、颜色、位置等信息,常用于相机、传感器网络等领域。

4. 加速度传感器:用于测量物体的加速度,常用于汽车、手机、运动传感器等领域。

5. 重力传感器:用于测量物体受到的重力作用,常用于游戏手柄、手机等领域。

6. 声音传感器:用于测量声音的声压级、频率等,常用于音频设备、语音识别等领域。

7. 气体传感器:用于检测空气中的各种气体成分,常用于煤气检测、室内空气质量检测等领域。

8. 电流传感器:用于测量电路中通过的电流,常用于电力监测、电子设备等领域。

9. 磁力传感器:用于测量磁场的强度和方向,常用于指南针、传感器网络等领域。

10. 湿度传感器:用于测量空气中的相对湿度,常用于气象观测、室内环境监测等领域。

综上所述,传感器的种类繁多,涉及到物理、化学、声学等多个领域。

随着技术的不断发展,传感器的应用领域也将更加广泛和多样化。

云从 人脸识别

云从 人脸识别

云从人脸识别越来越多的企业开始采用人脸识别技术,以提升安全性与便利性。

云从人脸识别技术(Cloudfrom Facial Recognition)是一种基于特征匹配的识别方法,采用图像处理算法识别出摄像头传输的图像中的人脸特征,从而判断出图像中的人物身份。

人脸识别技术的发展历史可以追溯到20世纪上半叶,由美国的科学家开发了第一代的人脸识别系统。

随着人工智能技术的发展,有数十种不同的识别技术已经发展起来,而其中最有效的算法就是云从人脸识别。

云从人脸识别技术的优势首先体现在识别速度上,采用云从技术可以在一秒钟内对1000张照片进行识别,大大提升了识别速度。

其次,该技术采用了深度学习(Deep Learning)算法,可以支持大规模数据集的识别,能够从超过千万张图像中确定一个人的身份。

此外,云从人脸识别的识别准确率也比其他技术高出很多,它采用了多种技术,包括灰度图像处理、模板匹配、脸部识别等,从而确保识别准确率。

此外,云从人脸识别技术还支持特定距离内的多个脸部识别,能够更大程度地提升安全性,从而防止非法用户登录系统。

最后,云从人脸识别技术还支持可定制化,企业可以根据自己的需求调整识别准确率、支持的图像格式等参数,从而实现个性化的识别功能。

从目前的情况来看,云从人脸识别技术广泛应用于政府和企业等场景,政府可以利用该技术安全地管理关键设施、检查关键区域等,而企业则可以利用该技术实现从出入人员、客户身份认证、货物鉴定等场景,从而有效地提升智能安全性、提高生产力等。

综上所述,云从人脸识别技术能够有效解决安全性与便利性的矛盾,它不仅能够快速准确地判断图像中的人物身份,还可以做到特定的安全等级,从而为企业的智能安全带来重要的保障作用。

RFID电子标签存在的问题和发展前景

RFID电子标签存在的问题和发展前景

书山有路勤为径;学海无涯苦作舟
RFID电子标签存在的问题和发展前景
作为自动识别系统之一的条型码技术,虽然30多年前就已成熟,但当时愿意采用的企业却为数不多,直到1984年沃尔玛等大型零售商强制要求其供应商采用该技术,条型码的应用才迅速扩大。

现在,作为世界上最顶尖的商品零售业巨头沃尔玛、截斯科、麦德龙却要求其供应商提供的商品必须有RFID(RadioFrequencyIdentification,无线射频识别技术)标签。

这无疑是市场需求推动沃尔玛选择更为先进的自动识别技术。

相较于接触式的条型码技术,RFID是一种非接触式自动识别技术,其功能强大,信息容量大,可读写等性能使其在商品流通中更具优势。

图书馆自动化建设从条型码技术到RFID技术,在经过漫长的过渡后,达到了一个质的飞跃:新加坡图书馆凭借RFID技术,借阅率增长了30倍,每年节省了2800万美元的开销和2000名工作人员的人力成本。

1条型码和RFID电子标签简介
1.1条型码系统
条型码系统是一种二进制代码,这种代码以平行的线条和分隔的间
隙组成数据,由宽的和窄的线条或间隙组成的序列,可以用数字/字母来解释。

通过激光扫描器(我们现在称之为“光笔”)读出,即通过在黑色线条和白色间隙上的激光的不同反射来读出。

虽然它们的物理结构相同,但是在今天使用的大约十种类型的条型码的代码结构之间存在着明显的区别圜,图书馆使用的是条码39。

1.2RFID电子标签
RFID电子标签由标签天线(或线圈)及标签芯片组成,芯片是具有无
线收发和存贮功能的单片系统,它存有一定格式的电子数据,可根据需要
专注下一代成长,为了孩子。

崭新技术的10个使用方法

崭新技术的10个使用方法

崭新技术的10个使用方法随着科技的发展,我们不断接触到各种新的技术。

这些新技术不仅能够提高我们的生产力,也能够改变我们的生活方式。

在本文中,我将介绍十种崭新技术的使用方法。

一、虚拟现实技术虚拟现实技术(VR)可以为我们带来身临其境的体验。

它可以应用于影视、游戏、旅游等多个领域。

通过VR技术,我们可以在家中体验冲浪、滑雪、跳伞等各种活动,同时也可以参观各地美景。

二、增强现实技术增强现实技术(AR)是一种将现实世界和虚拟世界结合起来的技术。

它可以应用于广告、电子商务、教育等多个领域。

通过AR技术,我们可以在购物时试穿商品、在博物馆中观看展品的更多信息等。

三、人工智能技术人工智能技术(AI)是一种模拟人类智慧的技术。

它可以应用于医疗、金融、制造等多个领域。

通过AI技术,我们可以开发出更加智能的产品和服务,提高我们的工作效率和品质。

四、区块链技术区块链技术是一种去中心化的分布式账本技术。

它可以应用于货币、物流、版权等多个领域。

通过区块链技术,我们可以更加安全地进行各种传输和交易,保障数据的可靠性。

五、云计算技术云计算技术是一种基于互联网的计算、存储和交换数据的技术。

它可以应用于企业、教育、医疗等多个领域。

通过云计算技术,我们可以更加便捷地存取和共享数据,提高工作和生活效率。

六、物联网技术物联网技术是一种将物理设备和网络连接在一起的技术。

它可以应用于智能家居、智能城市、工业等多个领域。

通过物联网技术,我们可以实现更加智能化的生活和生产,提高我们的生活质量和生产效率。

七、3D打印技术3D打印技术是一种通过加工的方式将设计模型转化为实体模型的技术。

它可以应用于制造、医疗、建筑等多个领域。

通过3D打印技术,我们可以快速、精准地生产各种产品,为我们的生产提供了更多可能性。

八、自动驾驶技术自动驾驶技术是一种通过计算机控制汽车行驶的技术。

它可以应用于物流、出行、旅游等多个领域。

通过自动驾驶技术,我们可以实现更加安全、高效的交通出行,提高我们的出行体验。

物联网常见的十种定位技术的优缺点

物联网常见的十种定位技术的优缺点

物联网常见的十种定位技术的优缺点随着物联网的快速发展,定位技术在各个领域得到了广泛应用。

本文将介绍物联网常见的十种定位技术,并分析它们各自的优缺点。

一、GPS定位技术GPS(全球定位系统)定位技术是当前物联网中使用最为广泛的一种技术。

其优点是精度高,普遍覆盖全球,可在任何天气条件下使用。

然而,其缺点是在室内或遮挡较多的环境下定位不准确,并且对电池消耗较大。

二、基站定位技术基站定位技术利用移动通信基站对物体进行定位。

优点是成本相对较低,可以实现较广泛的覆盖。

缺点是定位精度相对较低,特别是在城市高楼密集的区域。

三、Wi-Fi定位技术Wi-Fi定位技术通过Wi-Fi信号识别物体位置,具有较高的定位精度。

优点是室内定位效果好,并且Wi-Fi信号广泛覆盖。

但是,缺点是对设备功耗要求较高,且在室外定位精度相对较差。

四、蓝牙定位技术蓝牙定位技术利用蓝牙信号进行定位,适用于室内和局部范围的定位。

其优点是功耗低,定位精度较高,但是覆盖范围较窄,一般只能在相对小的区域内进行定位。

五、惯性导航定位技术惯性导航定位技术主要依靠加速度计、陀螺仪等传感器测量物体的位置和方向变化。

优点是可以实现高精度定位,并且不受环境影响。

但是,其缺点是随时间的推移会产生误差累积,导致定位不准确。

六、北斗定位技术北斗定位技术是中国自主研发的卫星导航系统。

优点是覆盖范围广,定位精度高,特别适用于中国境内。

然而,其缺点是在全球范围内的覆盖相对较差。

七、射频识别(RFID)定位技术RFID定位技术通过无线射频识别技术对物体进行定位。

优点是成本低,可实现对大量物体进行实时跟踪。

但是,其缺点是定位精度相对较低,尤其在复杂环境下容易受到干扰。

八、红外定位技术红外定位技术通过红外信号识别物体位置。

优点是室内定位精度高,并且受到干扰相对较少。

缺点是红外信号传播距离有限,无法实现长距离定位。

九、超宽带定位技术超宽带定位技术利用大带宽的无线电波进行定位。

其优点是定位精度高,可以实现厘米级、毫米级的准确定位。

从传统条形码到RFID技术纵览

从传统条形码到RFID技术纵览

从传统条形码到RFID技术纵览摘要:该文通过分析传统条形码、二维条形码、无线射频技术的发展历程,比较不同技术的应用优势与前景,为今后的计算机识别技术的发展提出一些思考。

关键词:条形码;rfid技术;应用比较中图分类号:tp3 文献标识码:a 文章编号:1009-3044(2013)05-1185-021 概述为了提高计算机装置的识别效率与能力,加强识别技术的准确度与方式多样性,解放手工缓慢而且繁杂的统计与识别工作,随着技术的发展,一维条形码、二维条形码、无线射频识别信息技术先后被发明与创新。

各种技术的诞生都是为了及时、有效获取产品的数据信息,并进行高效、准确的处理与应用。

传统的一维条形码,在技术方面已非常成熟,在全世界的范围,在社会的方方面面均有广泛应用。

作为计算机采集数据的工具,条形码具有数据准确、读取信息快速、生产成本低廉的多重优点,在商品贸易、自动控制、仓储配送管理等多种业务领域,是现今世界应用最广的一种条形码。

但是另一方面,一维条形码也有相当的局限性,信息容量低,而且不能包含汉字,容易磨损无法识别。

逐渐在很多特殊环境需要寻找新的识别码技术代替。

2 一维条形码技术特点一维条形码的形式,是由一组按照标准规则排列的信息条与空格组成,可以表示一定数量的字节、数字与符号信息。

一维条形码系统的组成部分包括设计、制作、读取器等,是迄今使用极为广泛的一类自动识别信息技术。

到目前为止,最常用的一维条形码的码制有几十种,其中得到广泛使用的码制包括交叉25码、ean码、code39码、upc码、code93码、128码、以及codabar码等。

不同的一维条形码码制具有各自的特点,可适用于相对特定的领域。

多年来,一维条形码的应用给人类社会工作与生活带来了巨大的变化。

但是由于一维条形码的信息数据容量较小,普通商品的条形码仅有几位或者几十位的数字与英文字母,一维条形码的识别范围极为有限,关于大量商品的其他信息无法进行存储。

AOI原理性介绍

AOI原理性介绍

AOI 原理的介绍AOI检测分为两部分:光学部分和图像处理部分。

通过光学部分获得需要检测的图像;通过图像处理部分来分析、处理和判断。

图像处理部分需要很强的软件支持,因为各种缺陷需要不同的计算方法用电脑进行计算和判断。

有的AOI软件有几十种计算方法,例如黑/白、求黑占白的比例、彩色、合成、求平均、求和、求差、求平面、求边角等等。

1.灯光变化的智能控制人认识物体是通过光线反射回来的量进行判断,反射量多为亮,反射量少为暗。

AOI与人判断原理相同。

AOI通过人工光源LED灯光代替自然光,光学透镜和CCD代替人眼,把从光源反射回来的量与已经编好程的标准进行比较、分析和判断。

对AOI来说,灯光是认识影象的关键因素,但光源受环境温度、AOI设备内部温度上升等因素影响,不能维持不变的光源,因此需要通过“自动跟踪”灯光“透过率”对灯光变化进行智能控制。

2.焊点检测原理(举例)AOI是X、Y平面(2D)检测,而焊点是立体的因此需要3D检测焊点高度(Z)。

3D检测的方法有:(1)激光——这种方法最有效、最经济,但是需要对每个焊点进行扫描,扫描花费时间比较长,无法实现在线检测。

(2)最流行的是采用顶部灯光和底部(水平)灯光两种灯光照射——用顶部灯光照射焊点和Chip元件时,元件部分灯光反射到camera,而焊点部分光线反射出去。

即用顶部灯光可以得到元件部分的影象。

与此相反,用底部(水平)灯光照射时,元件部分灯光反射出去,焊点部分光线反射到career。

即用底部灯光可以得到焊点部分的影象。

同一个元件,照射灯光的角度不同,camera认识的影象就不同。

如果垂直灯光和水平灯光得到的两种图像的函数关系是已知的就可以区分元件还是焊点。

因为焊点比较暗,焊盘比较亮,用黑/白光计算方法、求黑占白的比例来求暗的面积占整个焊点的百分比,可检测焊锡量过多或过少。

百分比越大越好。

3.编程通过CAD转换很容易将PCB、元件的坐标、种类等信息输入软件。

人脸识别技术的十种关键技术

人脸识别技术的十种关键技术

人脸识别技术的十种关键技术人脸识别技术的十种关键技术包括:1. 人脸检测(Face Detection):用于检测图像中人脸所在的位置。

2. 人脸配准(Face Alignment):定位出人脸上五官关键点的坐标,通常基于人脸检测的坐标框,将人脸区域抠取出来,缩放到固定尺寸,然后进行关键点位置的计算。

3. 人脸属性识别(Face Attribute):识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值。

此外,人脸识别的关键技术还包括以下几种:4. 人脸特征提取(Face Feature Extraction):从人脸图像中提取出用于区分个体的特征。

5. 特征比对(Feature Matching):将提取出的特征与人脸数据库中的特征进行比对,以实现身份识别。

6. 数据存储与检索(Data Storage and Retrieval):将人脸图像和相关数据存储在数据库中,并提供高效的检索机制。

7. 动态目标跟踪(Dynamic Target Tracking):在视频监控等应用中,对移动的人脸进行跟踪和识别。

8. 光照与表情自适应(Illumination and Expression Adaptation):提高算法对不同光照和表情的适应能力,以提升识别准确率。

9. 多模态信息融合(Multi-modal Information Fusion):结合多种信息源(如声音、文本等)进行人脸识别。

10. 安全与隐私保护(Security and Privacy Protection):确保人脸识别系统的安全性和用户隐私不受侵犯。

这些关键技术相互关联、相互支持,共同构成了人脸识别技术的完整体系。

通过不断的研究和技术创新,人脸识别技术在众多领域得到了广泛应用,如安全、金融、医疗、交通等。

定位查找的方法

定位查找的方法

定位查找的方法定位查找是指根据一定的规则或条件,在一定的范围内寻找目标对象或信息的过程。

在日常生活和工作中,定位查找都是非常常见且常用的。

本文将列举十种关于定位查找的方法,帮助大家更好地应对各种查找场景。

1.关键字查找法关键字查找法通常用于在大量文本信息中查找特定的关键字。

这种方法可以通过文本编辑器、网页浏览器、搜索引擎等工具进行实现。

用户只需输入关键字,系统便会自动快速找到并标出所有包含该关键字的位置。

这种方法能够快速检索目标信息,但需要精准输入关键字才能获得准确结果。

2.正则表达式查找法正则表达式是一种可用于匹配文本中各种模式的符号串,其表达式复杂度不同,功能也各有区别。

正则表达式查找法适用于需要执行精准匹配的场景,如匹配特定格式的电话号码、邮箱地址、身份证号等。

不同的正则表达式可以实现不同的查找效果。

3.磁盘搜索查找法磁盘搜索查找法通常用于查找计算机硬盘或外部存储设备中特定的文件或文件夹。

用户只需要输入指定的关键字,系统即可快速扫描磁盘并找到所有包含该关键字的文件或文件夹。

这种方法具有查找速度快、便捷性高等优点,但需要预先建立文件索引才能实现。

4.身份证号查找法身份证号查找法适用于大规模数据集中的人员查找,如提取农民工身份证号、身份证号码验证码等。

在该方法中,一般将身份证号码作为目标信息,通过回溯查找的方式逐行扫描数据集,找到符合规则的身份证号码,然后进行提取。

这种方法需要分析身份证号码的特征规则,对数据集进行逐个扫描,避免遗漏。

5.电话号码查找法电话号码查找法通常用于电话号码的批量提取和匹配。

在该方法中,需要将号码保存到excel或文本文档中,并使用提取工具或脚本进行查找和提取。

可以通过模糊匹配或正则表达式等方式,匹配出符合条件的号码,然后进行提取。

该方法具有查找速度快、准确率高等优点。

6.地理位置查找法地理位置查找法适用于基于地理位置的相关信息查询场景,如城市、县区、路段的查询、距离计算等。

【OCR技术系列之一】字符识别技术总览

【OCR技术系列之一】字符识别技术总览

【OCR技术系列之⼀】字符识别技术总览最近⼊坑研究OCR,看了⽐较多关于OCR的资料,对OCR的前世今⽣也有了⼀个⽐较清晰的了解。

所以想写⼀篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结⼀遍,以加深个⼈理解。

什么是OCR?OCR英⽂全称是Optical Character Recognition,中⽂叫做光学字符识别。

它是利⽤光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的⽂字读取出来,并转换成⼀种计算机能够接受、⼈⼜可以理解的格式。

⽂字识别是计算机视觉研究领域的分⽀之⼀,⽽且这个课题已经是⽐较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项⽬了。

⽐如汉王OCR,百度OCR,阿⾥OCR等等,很多企业都有能⼒都是拿OCR技术开始挣钱了。

其实我们⾃⼰也能感受到,OCR技术确实也在改变着我们的⽣活:⽐如⼀个⼿机APP就能帮忙扫描名⽚、⾝份证,并识别出⾥⾯的信息;汽车进⼊停车场、收费站都不需要⼈⼯登记了,都是⽤车牌识别技术;我们看书时看到不懂的题,拿个⼿机⼀扫,APP就能在⽹上帮你找到这题的答案。

太多太多的应⽤了,OCR的应⽤在当今时代确实是百花齐放啊。

OCR的分类如果要给OCR进⾏分类,我觉得可以分为两类:⼿写体识别和印刷体识别。

这两个可以认为是OCR领域两个⼤主题了,当然印刷体识别较⼿写体识别要简单得多,我们也能从直观上理解,印刷体⼤多都是规则的字体,因为这些字体都是计算机⾃⼰⽣成再通过打印技术印刷到纸上。

在印刷体的识别上有其独特的⼲扰:在印刷过程中字体很可能变得断裂或者墨⽔粘连,使得OCR识别异常困难。

当然这些都可以通过⼀些图像处理的技术帮他尽可能的还原,进⽽提⾼识别率。

总的来说,单纯的印刷体识别在业界已经能做到很不错了,但说100%识别是肯定不可能的,但是说识别得不错那是没⽑病。

印刷体已经识别得不错了,那么⼿写体呢?⼿写体识别⼀直是OCR界⼀直想攻克的难关,但是时⾄今天,感觉这个难关还没攻破,还有很多学者和公司在研究。

10种科技产品观察记录

10种科技产品观察记录

10种科技产品观察记录文章标题:观察与记录:深入揭秘十种科技产品的魅力与挑战导语:科技产品在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。

它们不仅为我们带来便捷和创新,而且在不断进化和改变着我们的世界。

在这篇文章中,我将带您一起深入探究十种科技产品,并以观察和记录的方式,揭示它们的魅力与挑战。

一、智能手机:掌控与分心并行智能手机是我们生活中不可或缺的一部分,它们连接了我们与世界的纽带。

然而,智能手机也带来了诸多挑战。

我们如何在不被分心的情况下合理利用它们?如何避免沉迷于虚拟世界,忽视现实生活?我们需要思考如何在连接的保持我们的自主性和注意力的掌控。

二、智能家居:便利与隐私共存挑战智能家居带来了便利,让我们能够通过声音或手机控制我们的家中设备。

然而,与之相伴随的是隐私的威胁。

我们如何平衡便利与隐私?如何确保我们的数据不被滥用?这是我们在享受智能家居带来的便利时需要面临的重要问题。

三、人工智能助手:智能与伦理的纷争人工智能助手成为我们生活中的忠诚伙伴,帮助我们处理日常任务。

然而,它们的智能提升也引发了伦理问题。

我们如何确保人工智能不被滥用?如何在技术的推进和道德的考量之间寻找平衡?这是我们需要思考的命题。

四、无人驾驶汽车:便利与安全的两难抉择无人驾驶汽车是未来出行的趋势,它们可以提供更高的安全性和便利性。

然而,这些好处伴随着安全性的挑战。

我们如何在便利和安全之间做出抉择?如何确保无人驾驶汽车的安全性和可靠性?这是我们需要思考的重要议题。

五、虚拟现实:超越现实与真实世界的关系虚拟现实技术让我们能够体验超越现实的世界。

然而,虚拟现实也带来了关于现实和虚构之间界限的问题。

我们如何在虚拟现实技术中保持心理健康?如何确保我们不会迷失在虚拟世界中?我们需要思考如何在虚拟与真实之间建立一个有意义的平衡。

六、区块链技术:信任和安全的变革区块链技术为我们提供了分布式、不可篡改的数据记录方式,转变了我们的信任体系。

然而,区块链技术也面临着规模化应用和隐私保护的挑战。

语种识别

语种识别

概述语音的自动语言辨识技术(Language IDentification,LID)就是计算机能够识别出语音段所属的语言的过程.它是从语音信号中自动提取信息的几个过程之一.语言辨识技术可以处理不同的数据(例如:文本,语音) ,但是这里只讨论语音数据处理. 语言辨识在信息检索和军事领域都有很重要的应用,包括自动转换服务/多语言信息补偿等.在信息服务方面,很多信息查询系统可提供多语言服务,但一开始系统必须以多种语言提示用户选择语言,语言辨识系统确定用户的语言种类后,提供相应语种的服务.这类典型服务的例子包括旅游信息,应急服务,以及购物和银行,股票交易.例如AT&T 向处理911 紧急呼救的社会机构和警察局推出语言热线服务[1].自动语言辨识技术还能够用于多语言机器翻译系统的前端处理,以及直接将一种语言转换成另一种语言的通信系统.此外军事上还可以用来对说话人身份和国籍进行监听或判别.随着信息时代的到来以及因特网的发展,语言辨识越来越显示出其应用价值,国际上也一直进行着卓有成效的研究和开发.16.1.1 语言辨识的原理自动语言辨识是属于人工智能领域中的一项技术,语言辨识实际上属于模式识别,它同其他模式识别一样,主要包括三个方面:特征提取,模型建立和判决规则. 自动语种识别通常由训练和识别两个阶段构成: 训练阶段和识别阶段(如图16.1.1 所示) . 在训练阶段,不同语言的语音数据进入系统,转换成特征向量序列,根据某种训练算法,每种语言产生一个或多个参考模型并存储起来.识别阶段,从待识别的语音段中提取相同的特征向量,根据每种语言对应的模型,模型比较模块将测试语句和参考模型进行比较并且给出相似性得分.判决模块根据该相似性得分给出识别判决结果,即为识别出的语言. 图16.1.1 语种识别(LID)的两个阶段语言辨识可分为闭集辨识和开集辨识.所谓闭集辨认是指待辨认语言的说话人已注册, 系统辨认该已注册说话人的语言种类.所谓开集辨认是指待辨认语言的说话人不一定属于已注册的语言的说话人集合.理想的语言辨识系统应该力求做到几个无关:与内容无关,与上下文无关,与形式无关,与语言无关,与说话人无关,与风格无关,与语音信号质量无关等. 16.1.2 语言辨识技术研究发展的历史自动语言辨识的研究可以追溯到20 世纪70 年代,与语音识别的其它方向相比较,自动 1 语言辨识进展较为缓慢, 1993 年之前的20 多年里用英语发表的文献中, 在只能找到14 篇有关自动语言辨识的研究.这些研究的语音数据的种类覆盖了从文本的标音法和实验室语音到电话和无线电广播语音的范围. 语言的种类从 3 种发展到20 种. 语言辨识的方法使用过每种语言的"参考语音",基于音段和音节的马尔可夫模型,基音轮廓,共振峰矢量,声学特征, 方言性的音素和韵律特征,及其原始的语音声波特征.使用过的分类方法包括HMM,专家系统,聚类算法,二次分类,以及人工神经网络. 俄勒冈科学技术研究院的多语种电话语音数据库(简称OGI-TS)是为进行自动语言辨识研究专门设计的[2].目前它是由11 种语言的发音流畅的,固定词汇的语音数据所组成.这些语言是英语(English) 波斯语, (Farsi) 法语, (French) 德语, (German) 北印度语, (Hindi) , 日语(Japanese) ,朝鲜语(Korean) ,汉语(Chinese) ,西班牙语(Spanish) ,泰米尔语(Tamil) 和越南语(Vietnamese) .这些发音由每种语言的90 个持母语的人在实际电话线路上产生. 发音的时长从 1 秒到50 秒长短不等,平均13.4 秒. OGI-TS 的出现重新激发了人们对自动语言辨识研究的兴趣.1993 年美国国家标准技术研究所(NIST)将OGI-TS 设计为自动语言辨识评估的标准,自动语言辨识技术的研究和应用在学术界和企业界开始受到关注,一些重要的有关语音的国际学术会议上相关的学术论文数量迅速增加,并且这些会议上还设立了交流语言辨识研究的分会场.同时,在开发相关技术产品方面开展了一些国际研究项目,国际标准化组织也就该技术研究开展了评估工作. 进入90 年代中期,麻省理工的Lincoln 实验室,美国电话电报公司(AT&T) ,俄勒冈科学技术研究院, 美国国际电话电信公司(ITT)美国Rensselaer 理工研究所, , Locakheed-Sanders 工程公司等八个开展语言辨识研究的基地也相继发布了他们的研究成果. 16.2 语言辨识所需要的有用信息人和机器可以利用很多信息来区分不同语言.可以参考语言学知识[3]来深入探讨某种特定语言如何区分于另一种语言,也可以参考Muthusamy 等人[4]的研究结果,他们研究探讨了人的语言辨识能力.语言辨识系统需要把句子作为一个整体来考察,以便决定一种语言区别于其它语言的唯一的"声学签名".从语音信号中破译出这种声学签名需要很多信息,这里将其分为两类信息:低层次信息和高层次信息[5]. 一,低层次信息在这一类中可以获得从声学信号中直接提取的特征. 1. 音韵学,音素是语言的音韵单元的基本心理表示.例如,组成单词"celebrate"的8 个音素为/s eh l ix b r ey t/.一个音素就是一个声学-音素单元的实现,这只是一个说话人想说一个音素时产生的实际的声音.组成单词"celebrate"的音素可能是/s eh l ax bcl b r ey q/.UPSID数据库包括从世界上大约5000 种语言中挑选出的比较有代表性的451 种语言, 它列举了920 种不同的声音(包括177 个元音,153 个阻塞音等等) .语音音位学基元的数量和种类随语言的不同而有差异,即使很多语言具有一个共同的音素子集,任何两种语言的音素和音素集也是有差别的,且音素和音素的出现频率也不相同.例如一个音素出现在两种语言中,但在一种语言中的出现频率高于在另一种语言中的出现频率. 2. 音素配位学,每种语言都有一种制约不同音素排列组合的规律.当识别出一种给定语言的音素时,音素之间的排列组合方式的差别也很大.一个给定的音素序列在一种语言中出现频率很多,而在另一种语言中可能是完全禁止的.例如声音组合/sr/ 在泰米尔语中非常普通,但是在英语中则是非法的,同样,所有的三个辅音的序列在法语中是不可能出现的,只有特定的几个组合(/str/, /ksp/)才出现,而且是在连续语音的词连接处才可以观察到.即使它们在其它语言中也是很普遍的,它们的出现也是具有严格的规律性.这些音素的统计分析2 无疑是相互关联的,而且很多LID 系统也利用这些优势. 3. 韵律学,不同语言的时长特征,说话速率,基音轮廓(语调)和重音等有很大差异. 在汉语和越南语等有调语言(词的声调决定词的含义的语言)中,声调与英语中的重音相比具有非常不同的特点. 二,高层次信息语言学信息是一种高层次的信息.我们知道,如果一个说话人开始说下面序列'yes, of course',该语言很可能是英语,而如果他讲'oui, bien sur',那么认为它是法语是比较合理的. 这意味着每种语言都有自己的词汇;这些差别与每个民族的文化差异具有一定的联系,每种语言都具有自身的语法规则和句型模式,此外也可以通过形态学上的相似性对语言分类. 1. 词法,从概念上讲,不同语言之间的最大差别在于它们各自使用不同的词汇集,也就是说,它们的词汇是有差别的.不同语言的词根和词素通常也不同,每种语言都有自己的词汇表和自己的构词方式.一个不是以英语为母语的人在说英语时,很可能使用自己母语中的音素,韵律模式甚至相近的音素配位规则.但是,如果讲话所用的词汇是英语的,则仍然会被判断为在讲英语. 2. 句法,不同语言的句子模式不同,即使两个句子同时含有一个词,例如英语和德语中同时具有一个词"bin"但这个词前后的词可能不同. 16.3 针对自动语言辨识的知觉研究人能够从很短的一段语音片断中获取一些不同的信息来辨识语言的种类.人们试图自动实现这些能力,因此必须研究人是如何完成语言辨识的. 对人的语言辨识性能进行规模和较为系统的研究是用OGI 最初10 个语种的数据库中流畅语音的 1 秒,2 秒,4 秒和 6 秒的语音片断进行的一系列知觉试验[4].这些实验使用一种交互式的图形界面,从10 种语言中随机地回放一段语音讲话,同时记录受试人的响应.每次测试时给受试人一个反馈,使受试人在试验过程中始终处于被训练状态.在受试人每做出一种选择之后,还要播放一段有助于学习过程的语音. 100 99.6 100 后四分之一前四分之一82.6 83.1 79.9 74.7 79.6 74.4 65.4 62.3 54.1 79 80 60 62.4 57.6 47.8 43 55.9 46.8 39.2 30.5 0 20 正确率% 40 英语波斯语法语德语日语朝鲜语汉语西班牙语泰米尔语越南语语言种类图16.3.1 知觉研究第一组实验检验只讲英语的受试人的听觉性能.第二组实验使用两倍于第一组的语音选 3 段和受试人,但这些受试人是以这十种语言为母语的.参加第二轮实验的受试人要求在实验后接受访问,以便确定他们在实验中使用的和逐步培养起来的用于区别这些语言的线索. 在整个实验过程中, 受试人仅仅利用 6 秒钟长的语音片断就能够以39.2%到100%的准确度(平均准确度69.4%)辨识这10 种语言.图16.3.1 给出了第二轮实验中所有受试人对前四分之一和最后四分之一的语音片断的平均性能. 实验结束后在受试人对访问的反应中还获得了一些有关人学习辨识各种语言的方式的有用的信息.他们似乎利用了"命中"音素与"命中"词相结合的策略和韵律线索. 实验的结果还表明,增加受试人对每种语言的探究和训练的时间能够提高分类性能.平均看来,对多种语言比较熟悉的受试者与仅了解一种语言的受试者相比,前者趋向于达到更好的语言辨识水平.受试人好像随着实验的进行学会了培养他们自己的辨识线索. 尽管这些实验提供了非常有意义的结果,但是大量受试人和大量语言种类的混合使得寻求受试人可能用于辨识两种完全不熟悉的语言的线索变得很困难.另一个重要的但在这些实验中又没有涉及到的问题是,受试人利用实验过程提供的声学样本以外的其它途径获取语言信息的能力.例如,受试人或为其提供语言之间的显著差异的先验信息的受试人是如何从语言语音学中得到训练的?许多诸如这样的有趣问题尚待解决.16.4 语言辨识的主要方法系统的变化随语言模型建立的方法的改变而改变.在以语言辨识系统越来越复杂为代价的条件下, 从语音中提取的不同特征产生了大量的知识. 根据语言辨识系统利用信息的不同, 语言辨识方法可以分为下面几类. 16.4.1 频谱相似性方法在早期的自动LID 系统中,开发人员主要利用不同语言的频谱差别,和不同语言的语音含有不同的音素作为辨识的依据.为了对系统进行训练,从训练语音中计算和提取一系列短时频谱.在识别的过程中,计算测试信号的频谱并且与训练的原型相比较.与测试语音频谱匹配最好的语言就假定为测试语音的语言种类.在这种频谱相似性方案中,还有一些变化. 训练和测试频谱直接用作为特征向量,或以此计算基于共振峰特征向量或者倒谱特征向量. 训练样本直接从训练语音中选取,或者利用K-均值聚类算法合成.以欧式距离,Mahalanobis 或者其它的距离矩阵计算频谱相似性,基于频谱相似性的LID 系统主要有基于矢量量化,基于遍历HMM 模型和基于说话人相似性等方法.16.4.2 基于韵律信息的方法含有韵律信息的特征向量也可作为自动语言辨识系统的输入.这种方法是有根据的,研究表明人可以利用韵律特征来识别语音信号的语言种类[4,6],Itahashi 等人[7-8]利用基于基音检测的特征建立了系统,他们认为基音检测在噪声环境下比频谱参数更具鲁棒性. 然而,Hazen 指出[9],当与基于音素参数的系统相比较时,从韵律信息中提取的参数只能提供很小的语言差异.利用韵律和音素两种参数的系统的性能几乎和只使用音素参数的系统的性能相同. Thyme-Gobbel 和Hutchins 也研究了利用韵律信息进行语言辨识的能力[10],在整合利用韵律信息方面相当成功.首先将一段语音按幅度信息和基音信息分割成音节,接着根据节奏和声调特性计算各种不同的统计量,如以音节为单位提取基音和幅度轮廓.与节奏有关的信息按照音节时长和幅度模式进行封装.声调信息按照基音的短语特征和它的音节特征进行封装.最后,用几种度量来描述基音和幅度之间的相关性.仅利用韵律特征,就获得了较好的效果.尤其是韵律信息在将一种语言同另一种语言区分时更为有效. 4 16.4.3 基于音素识别的方法由于不同的语言具有不同的音素表, 因此很多研究人员已经建立了基于音素的LID 系统, 假设音素是时间的函数,而且在统计音素序列的基础上确定语言的种类.例如,Lamel 建立了两个基于HMM 的音素识别器:一个是英语的,另一个是法语的[11].这些音素识别器对英语或者法语的测试语音进行检测.Lamel 发现,从语言有关的音素识别器中得到的概率分数可以用来确定英语和法语语音.Muthusamy 也在英语和日语即席电话话音上进行了相似系统的实验[12]. 这些基于音素的系统,其新颖性在于将更多信息引入LID 系统.Lamel 和Muthusamy 在多语言的音素标记的语料库上训练了自己的系统.由于对于每种语言,系统都需要大量的音素标记的训练语音,与不需要这种音素标记的基于频谱相似性系统相比,这类系统很难将新的语言引入该识别过程. 为了使基于音素识别的LID 系统便于训练,可以用一个单语言的音素识别器作为系统的前端,该系统利用音素配位分数进行语言辨识.音素配位是语言自身的约束,指定某些音素只允许跟随其它特定音素,利用文本文件的N-元文法分析进行语言辨识.Hazen 和Zue[9], 以及Zissman 和Singer[13]每个人都开发了一个LID 系统,他们都采用一个单语言的前端音素识别器.这些研究人员的一个重要发现就是即使前端识别器不用所需要识别的语言进行训练也可以完成很好的性能.例如,精确的西班牙和日语LID 系统可以通过只使用一个英语识别器来实现.Zissman 和Singer[13-14]以及Yan 和Barnard[15]将他们的研究工作扩展到系统具有多个单语言的前端.图16.4.1 给出了这种类型系统的一个例子. 波斯语模型英语音素识别器概率分数法语模型泰米尔模型日语音素波斯语模型法语模型泰米尔模型声学处理输入语音日语音素识别器判别器识别语言西班牙语音素西班牙语音素识别器波斯语模型法语模型泰米尔模型图16.4.1 基于音素识别器的LID 系统16.4.4 基于多语言语音单元的方法与上面方法相对应,可以建立多语言语音单元来进行语言辨识,而不是每种语言都训练一个音素识别器.多语言语音单元可以采用语言相关音素和语言无关音素的混合模型,或者通过自动地从训练数据中提取某种单元来实现.这种方法的优势在于在多语言的音素间进行数据共享和区分性训练,易于扩展到其它语言[16](未经训练的语言) . 关于多语言语音单元的研究也仅仅集中在识别和处理那些含有大部分语言差别信息的音素上[17].与语言有关的音素称为"单音素"或"主音素" ,Kwan 和Hirose[18]以及Dalsgaard 和Andersen[19]在系统中利用语言特有的和与语言无关的音素进行识别.与语言无关的音素称为"多音素" 可以利用多种语言的数据进行训练, , 而不降低识别的精度. Berkling 和Barnard[17] 以及Koehler[20-21]等人的语言辨识系统中都采用了一个多语言的前端音素识别器, 该识别器是多音素和单音素的混合模型. 16.4.5 单词层次方法单词层次的语言辨识系统,介于音素层次系统和大词汇量语音识别层次系统之间,这些系统使用了比音素层次系统的音素配位模型更为复杂的序列模型. Kadambe 和Hieromymus 提出了语言辨识的词汇模型.输入语音首先经过并行的基于语5 言的音素识别器的前期处理.假设语言特有的单词可以从最终的音素序列中识别出来. 每种语言的词汇手册包括数以千计的条目,因此语言辨识系统应采用自上至下的方法, 首先识别音素,然后识别单词,最终识别语言.Thomas 等人说明一个基于语言的词汇表不需要预先获得,而是从训练数据自动地学习得到[22].Ramesh 和Roe[23],Matrouf 等人[24],Lund 和Gish[25]以及Braun 和Levkowitz[26]都提出了相似的系统.图16.4.2 所示为基于词汇模型的语言辨识系统. 图16.4.2 基于词汇模型的语言辨识系统16.4.6 基于连续语音识别的方法通过将更多的信息引入系统, 希望系统能获得更好的识别性能. Mendoza[27], Schultz[28-29], 以及Hieromymus 和Kadambe[30]等人的研究已经表明大词汇量连续语音识别系统可以用来进行语言辨识.在训练过程中,每种语言都产生一个语音识别器.在识别过程中,每个识别器都并行运行,产生最大概率的识别器被选作获胜识别器,用来训练这个识别器的语言就假设为话音的语言类别. 该类系统具有高质量的语言辨识率, 因为系统利用了更高层次的信息(单词和单词序列)而不是低层次的信息(音素和音素序列)进行LID 判决.然而,每种待识别语言都需要几个小时的标记训练数据.因此该算法是提出的算法中计算量最复杂的算法. 16.4.7 元音系统模型(V owel System Model,VSM) 元音系统的最大优势在于它不需要大量的切割的语料,自动提取特征,以便能够很容易地拓展到其它未标记的语言上.该系统模型仍旧采用分段特征,但是分段特征的获取不是通过预先手工切割语料,而是采用一种"前后向散度算法"获得各个子段[31].随后,元音检测算法对每个子段进行判别[31],并做以标记,是元音还是辅音.然后在每个元音子段上进行倒谱分析,获得倒谱特征向量.这里的元音模型通过训练GMM 模型得到.图16.4.3 为基于元音系统模型的语言辨识系统[31]. {si } {d i } L* {ci } 图16.4.3 基于元音系统的语言辨识系统O = {o1 , o 2 ,..., oT } 为观察向量序列.每个向量oi 包括一个频谱特征向量ai , 子段持续时间假设L = {L1 , L2 ,..., LN L } 为待识别的N L 种语言, T 为语音段中的子段个数, di , 和一个标志ci , 如果该子段识别为元音,则ci = 1 ,否则, ci = 0 .为了简化起见, y i = {a i , d i } 且oi = {y i , c i }. 给定观察向量O ,根据贝叶斯理论,最可能的语言L 定义为 6 * P ( O | Li ) P ( Li ) L* = arg max P ( Li | O ) = arg max = arg max P ( O | Li ) P ( Li ) (16.4.1) P (O ) 1≤i ≤ N L 1≤i ≤ N L 1≤i ≤ N L 此外,如果语言的先验概率假设是相等的,可以得到下面等式: L* = arg max P ( Li | O ) = arg max P ( O | Li ) 1≤i ≤ N L 1≤i ≤ N L (16.4.2) * 在通常假设的情况下,每个子段相互独立,最终给出对数概率空间内的L 的表示T L* = arg max ∑ log P ( ok | Li ) 1≤i ≤ N L k =1 (16.4.3) 根据与语言无关的算法判断出所有的元音子段,实现一种基于元音的语言辨识系统.因此对于语言Li , 利用检测到的元音只训练了元音模型, 因此概率空间内的最可能语言如下式: L* = arg max ∑ log P ( yk | VSi ) 1≤i ≤ N L ck =1 (16.4.4) 实现的过程中,首先利用前后向散度算法对语音进行分段,对每个子段进行语音检测, 去除静音.采用能量累计量对子段检测,判断出该子段是否含有元音.然后进行声学特征分析,并且得到VSM 模型. 16.5 语言辨识系统举例16.5.1 基于GMM-UBM 模型的语言辨识系统[32] 一,全局背景模型(UBM)[33] GMM-UBM 最初成功地应用在说话人确认系统中,训练用来表示说话人无关的特征分布.在语言辨识系统中,GMM-UBM 模型系统是一个语言无关的背景模型,利用除目标语言外的所有训练数据获得一个语言全局背景模型.UBM 模型实际上是一个大型GMM 模型. 图16.5.1 为基于GMM-UBM 的语言辨识系统框图. 训练英语法语德语GMM 模型估计获得UBM模型参数贝叶斯自适应英语与λ 法语语λ 德语语λ 各种语言模型识别化从UBM中获得混合变量计算对数概率选择最大分数识别的语言种类图16.5.1 GMM-UBM 语言辨识系统给定了训练UBM 模型的各种语言的数据后,有多种方法可以用来得到最终的模型,最简单的方法是EM 算法来训练UBM 模型.由于训练的是与语言无关的UBM 模型,每种语言大约需要 1 小时的训练数据,如果系统中所需要识别的语言为 6 种,那么训练UBM 模型大约需要 6 小时左右的训练数据,训练一个1024 个混合系数的GMM 模型. 二,每种语言模型的获得在GMM-UBM 模型中我们通过贝叶斯自适应算法来获得每种目标语言的模型.贝叶斯自适应方法是通过训练后的UBM 模型利用自适应来导出每种语言的GMM 模型.贝叶斯算法的两个步骤具体见14.7.3 节. 三,对数似然比的计算测试特征向量序列X 的对数似然比计算如下7 ∧ ( X ) = log p ( X | λhyp ) log p ( X | λubm ) (16.5.1) 由于目标语言模型是从UBM 模型中自适应计算得到的,所以对数似然比的计算可以通过快速算法来得到(具体见14.7.3 节) . 16.5.2 基于最小分类误差准则(MCE)的语言辨识系统[34] 高斯混合模型是进行说话人无关的语言辨识的一种有效方法,传统的训练方法基于最大似然估计准则(ML) ,ML 准则在训练每种语言的模型时是独立的,仅仅采用该语言的训练数据,而没有考虑到其他语言的训练数据,因此这种方法并不一定导致分类性能最佳化.为了解决这个问题,提出了一种基于最小分类误差准则(Minimum Classification Error Rates) 的模型参数估计算法.这里给出一种基于GMM 区分性训练方法的语言辨识系统. 这里重点讨论基于GMM 语言辨识系统的参数集区分性估计算法.每种语言L j 用参数Φ j = {λ j } 来表示,其中λ j 是GMM 模型的参数,且λj ={wj,n , μ j,n , ∑j,n | n =1,2,..., M} , j = 1, 2,..., J ,注意这里j 表示第j 种语言, n 表示混合分量序号.特征参数采用倒谱系数及其差分倒谱.估计模型参数通常基于最大似然准则,该准则在分类过程中并不一定会得到最佳性能.因此这里采用参数估计的一种新方法,该方法基于最小分类误差(MCE)准则. MCE 准则的最大优点在于训练过程中利用类外信息来改善不同模型之间的区分性. 已知各种语言的语音段集O = {O }l =1 ,每个语音段O (l ) L (l ) 由长度为T (l ) 的倒谱特征X (l ) 构成.已知O ,基于MCE 准则的模型参数估计就是找到参数集∧ = {Φ1 , Φ 2 ,..., Φ J } ,以便使所有语音段的分类误差最小.典型的方法为GPD 算法(Generalized Probabilistic Descent) , 模型参数在迭代过程中逐步调整,以便最佳表示出训练数据库的统计特性.下面给出基于GMM 模型的语言辨识系统的GPD 特定算法的实现[34]. ∧计算一系列区分函数g k (O ( l ) ; ∧ ) = log p ( X ( l ) | λk ), k = 1, 2,..., J 区分函数就是语音段O (l ) (16.5.2) 在语言模型λk 中的对数概率得分. 1/ η ∧ 定义每个语音段的类误识测度其中,η 是任意正实数,通过改变η 的值,使得等式(16.5.3)的右边项涵盖了所有误识类区分函数出现的各种情况. ∧计算MCE 算法的目标函数: 1 M k (O ; ∧ ) = g k (O ; ∧ ) + log ∑k exp[ g s (O(l ) ; ∧)η ] J 1 s,s≠ (l ) (l ) (16.5.3) Lk (O ( l ) ; ∧ ) = 1 1+ e γ M ( O( l ) ; ∧ ) + ρ (16.5.4) 其中γ 和ρ 为常数,一般ρ 设为0,参数γ 控制函数的平滑性,从式(16.5.4)可以看出,当M k (O ( l ) ; ∧ ) 远小于0 时,意味着识别的正确,而M k (O ( l ) ; ∧ ) 大于0,这意味着识别结果是错误的.可见Lk (O ; ∧ ) 是M k (O ; ∧ ) 的单调递增函数,这样目标函数就和系统的识别性(l ) (l ) 能直接联系到一起, 目标性能的降低就意味着系统识别性能的改善. MCE 算法训练的过程即对式(16.5.4)定义的目标函数的优化过程. ∧为了降低目标函数,采用GPD 算法来。

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自动识别技术1. 条码 5. 电子信息交换2. 生物测量 6. 机器视觉3. 卡片技术7. 光学字符识别3.1磁条卡8. 射频信息通讯3.2光学卡片9. 射频识别3.3智能卡10.语音识别4. 接触记忆自动识别技术概述条形码是主要的自动收集技术,用来收集有关任何人物、地点或物品的资料.它的应用范围是无限的。

条码被用来进行物品追踪、控制库存、记录时间和出勤、监视生产过程、质量控制、检进检出、分类、订单输入、文件追踪、进出控制、个人识别、送货与收货、仓库管理、路线管理、售货点作业以及包括追踪药物使用和病人收款等在内的医疗保健方面的应用。

条码本身不是一套系统,而是一种十分有效的识别工具它提供准确及时的信息来支持成熟的管理系统。

条码使用能够逐渐地提高准确性和效率,节省开支并改进业务操作。

条码是由不同宽度的浅色和深色的部分(通常是条形)组成的图形,这些部分代表数字、字母或标点符号。

将由条与空代表的信息编码的方法被称作符号法。

符号法有许多种。

下面列举的是一些最常使用的符号法。

通用产品码(UPC码)和它在世界范围的相似物国际物品码(EAN码)在零售业被非常广泛地使用,它们正在工业和贸易领域中被广泛地接受。

UPC/EAN码是一种全数字的符号法(它只能表示数字)。

在工业、药物和政府应用中最多的是39码,它是一种字母与数字混合符号法,它具有自我检验功能,能够提供不同的长度和较高的信息安全性。

它被一些工业贸易组织所接受,包括汽车工业活动组织(AIAG)、保健工业贸易通讯委员会(HIBCC)和美国国防部(DOD)。

工业应用包括追踪生产过程、仓库库存,还有识别影印领域这样的特别应用。

作为一种字母与数字混合符号法,39码除有数字外,还能够支持大写字母并有一些标点符号。

与39码相比,128码是一种更便捷的符号法,它能够代表整个ASCII字母系列。

它提供一种特殊的“双重密度”的全数字模式并有高信息安全性能。

128码正在逐渐代替39码。

HIBCC 和统一编码委员会(UCC)已接受一种特殊版本的128码(UCC/EAN-128)用来进行送货箱的标记。

在ANSI的送货箱标记标准中也承认UCC/EAN-128码。

在需要将序号、批量号和其它有关信息输入到产品标签上的应用中使用UCC/EAN-128码的趋势有进一步的发展。

两维码符号法正在跟进两维码符号法是条码发展的下一步骤。

它们比传统的条形码的密度高得多,所以能提供较高的信息完整程度。

因为它们能够将更多的信息放入更小的面积内,所以它们为许多不同的应用所接受。

有两种不同的两维码符号法:重叠式条码(条码的细条重叠在一起)和矩阵式符号法(它是统一规格的黑白方块的组合,而不是不同宽度的条与空的组合)。

重叠式条码(如PDF417码、Codablock、Supercode)包括附加的版式排列信息,这样信息会总处于正确的位置中。

信息量可达到1K的字母(如果计算进“连接”的符号会更高)。

例如,PDF417码被用来为送货/收货标签信息编码,甚至ANSI使用它来为送货箱的标签编码,作为“纸张电子信息交换”的一部分。

这种符号法被多个工业组织和许多工业公司所采用,两维码能够被激光和CCD扫描器所识读。

矩阵式符号法(如Data Matrix、MaxiCode、Aztec Code、QR Code)提供更高的信息密度。

它们使用固定宽度印刷的“蜂窝”或“特征”来代表0或1。

由于没有边缘界限,使它能够在印刷和识读方面给予更大的包容度。

MaxiCode被ANSI送货包装箱标准所承认,作为它的包装箱信息符号法。

AIAG和电子半导体工业选择Data Matrix为其小型部件的识别服务。

矩阵式符号只能被二维CCD扫描器所识读,能够被全方位地扫描。

新的二维符号法可以将任何语言(例如斯拉夫语、日语汉字)和二进制信息(如签字和照片)编码,并提供用户可选择的不同程度的错误纠正功能,以及在符号残损的情况下能够复得全部信息的功能。

在使用中,条码符号是由一个红外线或可见光源照射,深色的条吸收光,空则将光反向回扫描器。

扫描器将光的瓜情况转换成电子脉冲,它模仿条码的条空格式。

解码器使用数学算法将电子脉冲转换成一种二进制码,然后将解码后的信息传送给一部手持式终端机、个人电脑、控制器或计算机主机。

解码器也许会与一部扫描器内接或外接。

扫描器使用可见光和红外线发光二级管(LED)、氦氖激光或固态激光二级管(可见光和红外线)等光源来识读这种符号。

一些扫描器要求接触符号,另一些则可以从远至几英尺以外的距离来识读符号。

一些扫描器是固定式的,另一些则是手持式的。

大多数具有移动式或固定式光束来照射符号;一些具有二维CCD管组的扫描器能够如同照相一样地一次“看到”整个第码。

识读矩阵式符号要求使用二维CCD识读器。

二维CCD“图象仪”也识读条形码和重叠码类。

二维CCD 识读器能够多方位地识读任何符号。

每种类型的扫描器都有它的优越性,但是要从一个条码系统中获得最大的利益,就要求扫描器适合应用要求。

第码能够被直接印刷在要被扫描的物品上或者印刷在标签上,标签可以由专业标签供应商印刷或者在现场印刷。

流行的现场印刷技术包括:点矩式和其它打击式方法、热敏和热敏转换技术、喷墨技术、离子沉淀和电子照相技术(激光印刷)。

流行的非现场印刷预制标签的技术包括:苯安印刷、激光融刻、金属版印刷、照相排版印刷、离子沉淀和电子照相技术。

每种技术都有在特殊应用中的优越性。

所有条码都有几种类似的组成部分。

它们都有一个空白区,称作静区,位于条码起始点和终止点。

特殊的起始点和终止点指出符号的开始物结束。

校验符在一些符号法中是必须的,它可以用数学方法校验以保证解码后的信息的正确性。

二维条码基本上具有同条形磉一样的组成部分,同时还包括信息量、排列顺序、和纠正错误的功能。

矩阵式符号没有起点与终点,但是它们有特殊的“定位符”,定位符指明了符号的大小和方位。

矩阵式符号和更新的重叠式符号法使用数学算法从损坏的符号中找到信息。

由于初读率的高低对成功的扫描非常关键,所以美国全国标准委员会规定的印刷质量标准十分重要。

同时对操作人员的训练也对一套条码系统的成功起着重要作用。

在条码符号进入到整个系统信息流入之前确认它是否符合印刷标准是十分重要的。

使用商业用“检验器”来确认标签印刷质量,这些检验器以美国全国标准委员会规定的印刷质量标准为准来分析印刷质量。

条码经常还包括信息识别符或应用识别符----它是事先规定好的,指出信息的内容或使用目的。

二维符号法通常采用美国全国标准委员会的格式标准,它还在同一符号中对混合信息进行编码,确保正确的解码和信息管理。

当条码在不同的公司和工业之间使用时或信息不同的符号法中可以会出现混乱情况,认识这一点十分重要。

生物测量生物测量识别是用来识别个人的技术,它以数字测量所选择的某些人体特征,然后与这个人的档案资料中的相同特征作比较,这些档案资料可以存储在一个卡片中或存储在数据库中。

被使用的人体特征包括指纹、声音、掌纹、手腕上和眼睛视网膜上的备管排列、眼球虹膜的图象、脸部特征、签字时和在键盘上打字时的动态。

指纹扫描器和掌纹测量仪是目前最广泛应用的器材。

不管使用什么样的技术,操作方法都总是通过测量人体特征来识别一个人。

在生物测量识别技术的发展历史中,它受到高成本、不完善的操作以及供应商短缺等问题的困扰,但是现在它正在被更多的使用者接受,不但被使用在银行和政府部门这样的高保安应用中,而且被使用在健康俱乐部、计算机网络安全、调查社会福利金申请人的情况、进入商业或工业区办公室或工厂。

由于生物测量识别技术的使用简便,使它为更多的人所接受,经常用来代替密码或身份卡。

它的成本已经降低到一个合理的水平,该类器材的操作和可靠性现在已达到令人满意的程度。

卡片技术几种不同的与自动识别有关的卡片在卡片技术中片于领先地位。

下面介绍最流行的磁条卡、光卡和智能卡。

磁条卡片实际上使用与录音带和录像带相同的技术,但是片于某种不同的形式中。

数字化信息而不是声音或图象被编码在磁条中。

类似于将一组小磁铁头尾连接在一起,磁条记录信息的方法是变化小块磁物质的极性。

在磁性养活的地方具有相反的极性(如S-N和N-S),识读器材能够在磁条内分辨到这种磁性变换。

这个过程被称作磁变。

一部解码器识读到磁性变换,并将它们转换回字母和数字的形式以便由一部计算机来处理。

磁条有两种形式:普遍信用卡式的磁条和强磁(HiCo)式。

强磁式由于降低了信息被涂抹或损坏的机会而提高了可靠性。

大多数卡片和系统的供应商支持这两种类型的磁卡。

最著名的磁条应用是为自动提款机和售货点终端机使用的食用卡和信贷卡。

磁条卡还使用在对保安建筑、旅馆房间和其它设施的进出控制。

其它应用包括时间与出勤系统、库存追踪、人员识别、娱乐场所管理、生产控制、交通收费系统和自动售货机。

磁条技术能够在小范围内存储较大数量的信息。

一个单独的磁条可以存储几道信息。

不像其它信息存储方法,在磁条卡上的信息可以被重写或更改。

已有数家公司提供高保密度的磁卡和提高保密度的方法。

这些系统能够为今天的应用要求提供信息的安全保证。

磁条标准在两个主要方面有所发展:物理标准和应用标准。

物理标准规定记录磁条的位置、编码方法、信息密度和磁条记录的质量。

应用标准是有关不同市场使用的信息内容和格式。

另外测试仪器和磁条材料(特别是强磁磁条)的标准和指导,包括非金融应用,正在起草阶段。

目前,如果卡片被使用在金融系统中,遵守这些标准的要求是强制性的,但是在其它应用领域中也许是自愿的。

一种快速发展的应用是在政府福利服务中使用磁条卡来批准和支付福利金、食品券和其它服务。

另一项发展中的应用是存储倾向价值的卡片。

这种卡片是事先付款的,在卡中编码进一定的货币价值,用户使用它来购买商品或服务。

卡片的价值在每次使用时得到磁性销减。

两种理想的应用正在流行起来,一是电话卡,一是多次使用的交通票证。

其它应用包括学生就餐证、桥梁、通道和道路的过路费、多次使用的交通票证、录影带出租证、自动售货机、带有一定价值的驾驶证,可以用来购买商品或服务。

每年有100多亿张磁条卡在各种应用中使用,而应用的范围在不断扩大中。

光学记忆卡片是一种安全、耐久的信息存储止馘,需要使用激光光源来识读它。

虽然它只有一个信用卡大小的体积,但是它的信息存储量是如同一本书的比例。

目前的总存储量约为4megabytes,所得到的使用能量在2.8 megabytes。

这种存储量可以存储数千页文件或多达200页的扫描得到的文件。

光卡一次写入,多次识读的功能保证在卡片中存储的文件和信息的安全性,并防止篡改、消除或事故性丢失的问题。

在卡片中的文件和信息能够被增加或更改,但是不能被消除----类似于可录式激光盘。

当文件被增加或更改后,一个永久式的表示所有文件接触的变化的察核轨迹会被自动记录在卡片上。

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