09 案例九 一键多功能按键识别技术

09 案例九  一键多功能按键识别技术
09 案例九  一键多功能按键识别技术

一键多功能按键识别技术

1.实验任务

如图1所示,开关SP1接在P3.7/RD管脚上,在AT89S51单片机的P1端口接有四个发光二极管,上电的时候,L1接在P1.0管脚上的发光二极管在闪烁,当每一次按下开关SP1的时候,L2接在P1.1管脚上的发光二极管在闪烁,再按下开关SP1的时候,L3接在P1.2管脚上的发光二极管在闪烁,再按下开关SP1的时候,L4接在P1.3管脚上的发光二极管在闪烁,再按下开关SP1的时候,又轮到L1在闪烁了,如此轮流下去。

2.电路原理图

图1

3.系统板上硬件连线

(1).把“单片机系统”区域中的P3.7/RD端口连接到“独立式键盘”

区域中的SP1端口上;(2).把“单片机系统”区域中的P1.0-P1.4端口用8芯排线连接到“八路发光二极管指示模块”区域中的“L1-L8”端口上;要求,P1.0连接到L1,P1.1连接到L2,P1.2连接到L3,P1.3连接到L4上。

4.程序设计方法

(1).设计思想

由来在我们生活中,我们很容易通过这个叫张三,那个叫李四,另外一个是王五;那是因为每个人有不同的名子,我们就很快认出,同样,对于要通过一个按键来识别每种不同的功能,我们给每个不同的功能模块用不同的ID号标识,这样,每按下一次按键,ID的值是不相同的,所以单片机就很容易识别不同功能的身份了。

(2).设计方法

从上面的要求我们可以看出,L1到L4发光二极管在每个时刻的闪烁的时间是受开关SP1来控制,我们给L1到L4闪烁的时段定义出不同的ID号,当L1

在闪烁时,ID=0;当L2在闪烁时,ID=1;当L3在闪烁时,ID=2;当L4在闪烁时,ID=3;很显然,只要每次按下开关K1时,分别给出不同的ID号我们就能够完成上面的任务了。下面给出有关程序设计的框图。

5.程序框图

如图2所示。

图2

6.汇编源程序 ID EQU 30H SP1 BIT P3.7 L1 BIT P1.0 L2 BIT P1.1 L3 BIT

P1.2 L4 BIT P1.3 ORG 0

MOV ID,#00H

START: JB K1,REL LCALL DELAY10MS JB K1,REL INC ID MOV A,ID

CJNE A,#04,REL MOV ID,#00H REL: JNB K1,$ MOV A,ID

CJNE A,#00H,IS0 CPL L1

LCALL DELAY SJMP START

IS0: CJNE A,#01H,IS1 CPL L2

LCALL DELAY SJMP START

IS1: CJNE A,#02H,IS2 CPL L3

LCALL DELAY SJMP START

IS2: CJNE A,#03H,IS3 CPL L4

LCALL DELAY SJMP START

IS3: LJMP START

DELAY10MS: MOV R6,#20 LOOP1: MOV R7,#248 DJNZ R7,$

DJNZ R6,LOOP1 RET

DELAY: MOV R5,#20

LOOP2: LCALL DELAY10MS DJNZ R5,LOOP2 RET END

7. C语言源程序

#include unsigned char ID; void delay10ms(void) {

unsigned char i,j; for(i=20;i>0;i--) for(j=248;j>0;j--); }

void delay02s(void) {

unsigned char i; for(i=20;i>0;i--) {delay10ms(); } }

void main(void) { while(1) { if(P3_7==0) {delay10ms(); if(P3_7==0) { ID++;

if(ID==4) { ID=0; }

while(P3_7==0); } }

switch(ID) { case 0: P1_0=~P1_0; delay02s(); break; case 1:

P1_1=~P1_1; delay02s(); break; case 2: P1_2=~P1_2; delay02s(); break; case 3: P1_3=~P1_3; delay02s(); break; } } }

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势 摘要:随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持,在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词:人工智能,技术,模式识别,前景 Abstract:In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一,引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二,现状 以地图模式识别为例,地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下,

生物识别技术论文

生物识别技术浅析 摘要:生物特征识别技术作为一种身份识别的手段,具有独特的优势,对信息安全具有重要意义,近年来已逐渐成为研究热点。文章介绍了常见的生物识别技术和识别方法并阐述了每种方法的 优缺点。 abstract: biometric identification techniques is critical to our highly inter-connected information society. as a way of automatic identification, biometrics have unique advantages because it is based on biological and behavioral traits. biometrics is important to information safety. firstly, this paper summarizes briefly biometric identification techniques, and introduces approaches, then analyzes the adavatge and then dis of every methods. 关键词:生物识别;指纹;人脸;虹膜 key words: biometric identification techniques;fingerprint;face;iris 中图分类号:tp39 文献标识码:a 文章编号:1006-4311(2012)30-0213-02 0 引言 身份认证早在很久之前就出现在了人类社会生活中。身份证、护照、密码等这类传统的身份认证方法有许多的弊端,如:不容易

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要:信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广,而模式识别作为其中的一个重要方面,一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时,对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能,着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起,模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词:模式识别;数字识别;人脸识别中图分类号; Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,

几种生物识别技术的比较

几种生物识别技术的比较 生物测定技术根据人体自身的特征如指纹、声音等来识别个人的身份。目前,有很多的生物测定技术可用于身份认证。这里,我大多数流行的生物测定技术是怎样工作的,并对它们抓图、抽取特征、比较和比对的功能做以简单的评论。 虹膜识别技术 虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状的各色环状物,每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、皱纹和条纹等特征的结构,据宣称,没有任何两个虹膜是一样的。虹膜扫描安全系统包括一个全自动照相机来寻找你的眼睛并在发就开始聚焦,想通过眨眼睛来欺骗系统是不行的。 虹膜技术的优点 ?便于用户使用; ?可能会是最可靠的生物识别技术,尽管它还没有测试过; ?只需用户位于设备之前而无需物理的接触。 虹膜技术的缺点 ?一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试,当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验,而没有进行的唯一性认证的试验; ?很难将图像获取设备的尺寸小型化; ?因聚焦的需要而需要昂贵的摄像头,一个这样的摄像头的最低报价为4000美元; ?镜头可能会使图像畸变而使得可靠性大为降低; ?黑眼睛极难读取; ?需要一个比较好的光源。 视网膜识别技术 视网膜也是一种被用于生物识别的特征,某些人认为视网膜是比虹膜更为唯一的生物特征,视网膜识别技术要求激光照射眼球的视网膜特征的唯一性。

视网膜技术的优点 ?视网膜是一种极其固定的生物特征,因为它是“隐藏“的,故而不可能磨损,老化或是为疾病影响; ?使用者不需要和设备进行直接的接触; ?是一个最难欺骗的系统因为视网膜是不可见的,故而不会被伪造。 视网膜识别的缺点 ?视网膜技术未经过任何测试。 ?很明显,视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏,这需要进一步的研究; ?对于消费者,视网膜技术没有吸引力; ?很难进一步降低它的成本。 面部识别 面部识别技术通过对面部特征和它们之间的关系来进行识别,识别技术基于这些唯一的特征时是非常复杂的,这需要人工智能和习系统,用于扑捉面部图像的两项技术为标准视频和热成像技术。标准视频技术通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或者一系列部被捕捉之后,一些核心点被记录,例如, 眼睛,鼻子和嘴的位置以及它们之间的相对位置被记录下来然后形成模板;热成像技术通过分析由面部的毛细血管的血液产生的面部图像,与视频摄像头不同,热成像技术并不需要在较好的光源条件下,因此即使在黑暗情况下也可以使用。一个算法和一个神加上一个转化机制就可将一幅指纹图像变成数字信号,最终产生匹配或不匹配信号。 面部识别的优点 ?面部识别是非接触的,用户不需要和设备直接的接触; ?尽管可以使用桌面的视频摄像,但只有比较高级的摄像头才可以有效高速的扑捉面部图像; 面部识别的缺点

人工智能中的模式识别

人工智能与模式识别 摘要:模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能,着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起,模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词:人工智能模式识别模式识别的方法模式识别的应用模式识别的发展潜力 正文: 模式识别的定义是借助计算机,就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起,人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数 值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类,从处理问题的性质和解决问题的方法等角度,模式识别分为有监督的分类(Supervised Classification)和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于,各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来,有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本,但在实际问题中,这是存在一定困难的,因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。 此外,模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。 模式识别与很多学科都有联系,它与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制;人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别的方法主要有决策理论方法和句法方法,模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂,而且包含丰富的结构信息,一般采用句法方法;被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息,一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开,在句法方法中,基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中,将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次,常能收到较好的效果。 模式识别的应用非常广泛,比较典型的有:1 文字识别:在信息技术及计算机技术日益普及的今天,如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈,也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。

生物识别技术的发展及应用

生物识别技术的发展及应用 一、简介 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力,使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到,包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,也就是说,是唯一的。依靠这种唯一性,我们就可以把一个人同他的指纹对应起来,通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较,就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术,指纹识别是生物识别技术的一种。 1、现行的系统受到的挑战 安全性是许多系统要首先考虑的问题,尽管使用者一向都相当讨厌安全检查机制介入他们的工作中,但管理者仍然需要这样的一种检查访问与使用情形的手续与方法。如果没有办法清楚明确的辨认使用者身分的话,那么你也将无法确认是那位使用者,以及他究竟操作了什么行动。所以使用者会被强迫去进行一些密码机制或硬件标志以帮助我们去追踪究竟是谁做了些什么? 现行的许多计算机系统中,包括许多非常机密的系统,都是使用“用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制的。实际上,这种方案隐含着一些问题。例如,密码容易被忘记,也容易被别人窃取。而且,如果用户忘记了他的密码,他就不能进入系统,当然可以通过系统管理员重新设定密码来重新开始工作,但是一旦系统管理员忘记了自己的密码,整个系统也许只有重新安装后才能工作。有关机构的调查表明,因为忘记密码而产生的问题已经成为IT厂商售后服务的最常见问题之一;密码被别人盗取则更是一件可怕的事情,因为用心不良的人可能会进一步窃取公司机密数据、可能会盗用别人的名义做不正当的事情、甚至从银行、ATM终端上提取别人的巨额存款。实际上,密码的盗取比较容易,别人只要留意你在计算机终端前输入口令时的击键动作就可以知道你的密码,甚至可以通过你的生日、年龄、姓名或者其他一些信息猜出你的密码--许多人使用自己的生日作为密码,密码还可以被解破--众所周知,高度机密的美国一些军事机构计算机网络曾不止一次被黑客侵入,黑客

生物识别技术之国内外相关技术的研究、开发现状

一、生物识别应用之发展历程 生物识别技术起步于九十年代初期,经过近二十年的发展,生物识别的发展历史可以粗略地划分为三个阶段。1990年至1997年为第一阶段。在此阶段,整个市场是有欧美澳不超过十家产品和系统供应商,国内厂商只是充当了分销商和系统集成商的角色:进口国外产品,进行增值分销,或作一些简单的集成应用如门禁系统等。 第二阶段从1998年到2002年。在这个阶段,通过学习和借鉴国外技术和产品,中国厂商在产品研发上取得一个又一个的突破,逐渐攻克了核心软件、硬件处理平台、采集器件、以及应用系统设计等难关,最终开始有少量国内设计和制造的产品出现。与国外产品的竟争开始。 第三阶段是从2003年至今,在此阶段,中国生物识别技术和产品在商业应用领域占据越来越多的市场份额,直至目前最后完全占据主导地位,控制了市场。国外厂商开始转向复杂大系统、多技术融合等中高端产品及应用口。 二、国内市场主导产品 2005年至今,中国生物识别市场规模不断快速膨胀。年均增长率超过50%,目前已经达到年销售超20亿元人民币的规模。从产品形态看,主要如下: 1.出入口控制产品 主要指基于单片机嵌入式结构的指纹门禁机、掌型门禁机、静脉门禁机、虹膜门禁机及人脸门禁机,以及基于PC系统的通道控制系统,识别技术主要也是指纹识别和人脸识别。 2.考勤产品 可以说,大规模将生物识别产品〔主要是指纹识别产品)应用于考勤,首先是在中国市场。其实中国市场确实是生物识别应用最具特色、应用领域最具创意的。目前市场上考勤产品的主要形态是基于单片机嵌入式结构的指纹考勤机。 3.门锁/箱柜锁 锁具市场,是中国传统的优势,单就五金件的加工,就是老外不擅长不愿做的环节。不过,如何提升产品档次,以差异化避免恶性竞争,是所有国内生物识别锁具厂商要深思熟虑的和解决的问题。我们欣喜地看到市场上已经出现了高品质、高利润的中国产品。 4.身份认证 身份认证是可以规模化的商业级应用。尤其在金融行业的应用,可以全面推广。该应用的现状和前景都非常好,在金融行业内部人员操作授权方面的应用,特别体现了生物识别的价值。与此相比较,生物识别技术用于计算机开机验证等,以及PDA、手机等相似应用。就显得小儿科,可有可无。随着3G通讯时代的到来,通过手机平台进行远程登录及验证,对于人脸识别、虹膜识别等技术而,潜力巨大。 三、目前应用状况——细分市场数据 根据创立的生物识别市场细分原则,将生物识别市场细分为五大领域: (1)商业应用(Commercial Use) 主要包括考勤、门禁(企业应用)、锁类、逻辑门禁(验证授权等)、智能卡应用等。 (2)司法应用(Enforcement Applications) 司法鉴证系统(指纹、人脸自动识别系统等)。 (3)公众项目应用(Civil Applications)

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对

图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实,图像识别技术背后的原理并不是很难,只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的,它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中

模式识别的应用

模式识别的应用 模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 文字识别——如何将文字方便、快速的输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈,也关系到计算机能否真正得到普及的应用。目前,汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大;自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说,手写体识别的难度高于印刷体识别,而在手写体识别中,脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止,除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外,汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 语音识别——语音识别技术技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来,在生物识别技术领域中,声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目,并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术,该方法在语音识别时识别速度较快,也有较高的识别率。//https://www.360docs.net/doc/736740598.html,/p-67030326.html 指纹识别——我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤 凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的 纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的。依靠这 种唯一性,就可以将一个人同他的指纹对应起来,通过比较 他的指纹和预先保存的指纹进行比较,便可以验证他的真实

身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类,进行检索。指纹识别基本上可分成:预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 遥感——遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 医学诊断——在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面,模式识别已取得了成效。

生物识别技术现状和发展趋势分析

2015年中国生物识别技术市场调查研究与 发展前景预测报告 报告编号:1527075

行业市场研究属于企业战略研究范畴,作为当前应用最为广泛的咨询服务,其研究成果以报告形式呈现,通常包含以下内容: 一份专业的行业研究报告,注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况,旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告,可以完成对行业系统、完整的调研分析工作,使决策者在阅读完行业研究报告后,能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势,确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/736740598.html,基于多年来对客户需求的深入了解,全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景,注重信息的时效性,从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 报告名称:2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告 报告编号:1527075←咨询时,请说明此编号。 优惠价:¥7020 元可开具增值税专用发票 咨询电话:4006-128-668、、传真: Email: 网上阅读:_YiYaoBaoJian/75/ShengWuShiBieJiShuFaZhanXianZhuangFenXiQianJingY uCe.html 温馨提示:如需英文、日文等其他语言版本,请与我们联系。 二、内容介绍 《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》在多年生物识别技术行业研究结论的基础上,结合中国生物识别技术行业市场的发展现状,通过资深研究 团队对生物识别技术市场各类资讯进行整理分析,并依托国家权威数据资源和长期市场 监测的数据库,对生物识别技术行业进行了全面、细致的调查研究。 《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》可以帮助投资者准确把握生物识别技术行业的市场现状,为投资者进行投资作出生物识别技术行业前景预判,挖掘生物识别技术行业投资价值,同时提出生物识别技术行业投资策略、营销策略等方面的建议。 正文目录 第一章生物识别技术行业发展背景概述 1.1 生物识别技术行业综述 1.1.1 生物识别技术的定义 1.1.2 生物识别技术的必要性 1.1.3 生物识别技术的分类 1.1.4 生物识别技术的优势 1.2 生物识别技术行业政策环境

统计模式识别方法

统计模式识别方法 在嗅觉模拟技术领域中,模式识别问题就是由气敏传感器阵列的测量空间向被测对象的的分类或分级空间转化的问题。由于这种模式空间的变化对识别或鉴别结果有着较大的影响,因此模式识别算法的研究和讨论始终较为活跃,各种模式识别方法层出不穷,有力推动了嗅觉模拟技术的应用进程。下面介绍几种常用的统计模式识别方法。 1统计模式识别概述 统计方法,是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化,变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理,用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取,即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量,它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变,并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时,模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量,而且易于分类。在决策理论方法中,特征抽取占有重要的地位,但尚无通用的理论指导,只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类,即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数,由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值,通过鉴别函数值的比较实行分类。 统计模式识别的技术理论较完善,方法也很多,通常较为有效,现已形成了一个完整的体系。尽管方法很多,但从根本上讲,都是利用各类的分布特征,即直接利用各类的概率密度函数、后验概率等,或隐含地利用上述概念进行识别。其中基本的技术为聚类分析法、判别类域代数界面法、统计决策法、最邻近法等。在聚类分析中,利用待分类模式之间的“相似性”进行分类,较相似的作为一类,较不相似的作为另外一类。在分类过程中不断地计算所划分的各类的中心,一个待分类模式与各类中心的距离作为对其分类的依据。这实际上在某些设定下隐含地利用了概率分布概念,因常见的概率密度函数中,距期望值较近的点概密值较大。该类方法的另一种技术是根据待分类模式和已指判出类别的模式的距离来确定其判别,这实际上也是在一定程度上利用了有关的概念。判别类域界面法中,用已知类别的训练样本产生判别函数,这相当于学习或训练。根据待分类模式

模式识别发展及现状综述

模式识别发展及现状综述 xxx (xxxxxxxxxxxxxxxxxxx) 摘要 [摘要]:通过对模式识别的发展及现状进行调查研究,了解到模式识别的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的应用,极大的推动了人工智能系统的发展,同时扩大了计算机应用的可能性。模式识别 的研究主要集中在研究生物体(包括人)是如何感知对象的,以及在给定的任务下,如何用计算机实现模式 识别的理论和方法。本文详细的阐述了模式识别系统的组成结构以及模式识别的现状并展望了未来的模式 识别的发展趋势。 [关键词]:模式识别;模式识别的应用 Abstract [Abstract]:through the investigation and Study on the present situation and development of pattern recognition, knowing that the theory and method of pattern recognition has been widely used in many fields of science and technology and greatly promoting the development of artificial intelligence systems as well as expanding the fields of computer applied to.The research of pattern recognition mainly concentrated on the research of the theory and method of pattern recognition which how the organisms(including humans)to perceive objects as well as,in a given task,how to realize the pattern recognition with computer.This paper expounds the present situation and system structure of the pattern recognition as well as prospects the development trend in the future of pattern recognition. [keyword]:pattern recognition;pattern recognition applications 1前言 模式识别诞生于20世纪20年代,随着40年代计算机的出现,50年代人工智能的兴起,模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。什么是模式和模式识别呢?广义地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果可以区别它们是否相同或相似,都可以称之为模式;狭义地说,模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息;把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)[1]。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。 经过多年的研究和发展,模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器人学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域,如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、生物认证技术等。模式识别的技术对国民经济建设和国防科技发展的重要性已得到了人们的认可和广泛重视。本文将就模式识别所涉及的基本问题、研究的领域及其当前进展现状进行详细的介绍,并对模式识别的发展趋势进行展望。 2模式识别 2.1模式识别系统 一个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联而又有明显区别的过程组成的,即数据生成、模式分析和模式分类。有两种基本的模式识别方法,即统计模式识别方法和结构

人工智能 多种模式识别的调研报告

郑州科技学院 本科毕业设计(论文) 题目多种模式识别的调研报告 姓名闫永光 专业计算机科学与技术 学号201115025 指导教师 郑州科技学院信息工程系 二○一四年六月

摘要 信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广,而模式识别作为其中的一个重要方面,一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时,对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能,着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起,模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词:模式识别;人工智能;多种模式识别的应用;模式识别技术的发展潜力

引言 随着计算机应用范围不断的拓宽,我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息,这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲,当前的计算机都无法直接感知这些信息,而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题,但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下,成为计算机应用发展的瓶颈。这时,能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生,并得到了快速的发展。人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息,可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。它探讨的是计算机模式识别系统的建立,通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知 1、模式识别 什么是模式和模式识别? 模式可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类,从处理问题的性质和解决问题的方法等角度,模式识别分为有监督的分类(Supervised Classification)和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于,各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来,有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本,但在实际问题中,这是存在一定困难的,因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。

生物识别技术

生物识别——永恒的身份证 林鹤 (上海科学技术情报研究所 200031) 摘要:人的身份识别在现代社会变得越来越重要。开门不再用叮叮当当的钥匙串,银行取钱也不必输入那些“安全”的密码,走遍全球更不用带着一堆总怕丢失的卡;你的手就是钥匙、你的脸就是密码、你这个人就是地球村公民的身份证。这就是生物识别,二十一世纪人类将拥有真正属于自己的身份证。生物识别技术将彻底解决我们社会中任何有关身份识别的难题,在公安、国防、金融、保险、医疗卫生、计算机网络等各个领域中都有广阔的应用前景,可靠、方便快捷是其最吸引人的地方。本文从介绍生物识别的起源和发展开始,带你步入一个色彩缤纷的生物识别世界,各种科幻般的高科技、琳琅满目的生物识别产品都会向你一一展现。要知道,生物识别就在你的身旁。 在日常生活中,往往会出现这样一些情况:钥匙丢了,进不了门;密码忘了,无法在ATM机上取钱;电脑中的重要资料被他人非法复制了;手机被他人盗用,打了国际长途……,这些都给我们造成了很大的麻烦,甚至巨大损失,以上这一切都与身份识别有关。目前,身份识别所采用的方法主要有:根据人们所持有的物品如钥匙、证件、卡等;或人们所知道的内容如密码和口令等来确定其身份。但两者都存在着一些缺陷,物品可能丢失和复制,内容容易遗忘和泄露,使其难以保证身份确认的方便性、结果的惟一性和可靠性。因此,我们急需一种更加方便、有效、安

全的身份识别技术来保障我们的生活,这种技术就是生物识别技术—我们自己的人体就是最安全、最有效的密码和钥匙。 1 走近生物识别 提起生物识别技术,人们或许感到陌生,但如果说到指纹识别或者是虹膜识别,就不免会想到侦探电影中破案人员依靠现场指纹进行罪犯确认、用指纹代替密码开启保险箱,依靠眼睛对着一个小摄像机来取代钥匙开门等等。这就是被比尔·盖茨称之为21世纪最重要的应用技术之一的生物识别技术,它正在步入我们的生活中。 1.1 什么是生物识别 生物识别是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种解决方案。这些身体特征包括指纹、声音、面部、骨架、视网膜、虹膜和DNA等人体的生物特征,以及签名的动作、行走的步态、击打键盘的力度等个人的行为特征。生物识别的技术核心在于如何获取这些生物特征,并将其转换为数字信息,存储于计算机中,利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。 1.2 生物识别的起源和发展 生物识别的历史可追溯到古代埃及人通过测量人的尺寸来鉴别他们,像这种基于测量人体身体某一部份或者举止的某一方面识别技术一直延续了几个世纪。而在公元前7000年到6000年以前,古叙利亚和中国,指纹作为身份鉴别已经开始应用。考古发现,在这个时代,一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹,中国的一些文件上印有起草者的大拇指指纹,在Jercho古城市的房屋中也发现留有砖匠一对大拇指指纹的印记。 19世纪初,科学研究发现了指纹的两个重要特征,一是两个不同手指的指纹纹脊的式样不同,另外一个是指纹纹脊的式样终

生物识别技术

生物识别技术 所谓生物识别技术就是,通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。根据IBG(International Biometric Group,国际生物识别小组)2009年的统计结果,市场已有多种针对不同生理特征和行为特征的应用。其中,占有率最高的就是指纹识别了。所谓生物识别技术就是,通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性,(如指纹、指静脉、人脸、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定 由于微处理器及各种电子元器件成本不断下降,精度逐渐提高,生物识别系统逐渐应用于商业上的授权控制如门禁、企业考勤管理系统安全认证等领域。用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等,行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征,人们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。 从地域来看,由于用户对生物识别设备较高的认可和采用,以及大部分的欧洲国家对生物识别设备的引进使得欧洲成为生物识别设备的主打市场。中国生物特征识别行业最早发展的是指纹识别技术,基本与国外同步,早在80年代初就开始了研究,并掌握了核心技术,产业发展相对比较成熟。而中国对于静脉识别、人脸识别、虹膜识别

等生物认证技术研究的开展则在1996年之后。1996年,现任中国科学院副秘书长、模式识别国家重点实验室主任的谭铁牛入选中科院的“百人计划”,辞去英国雷丁大学的终身教职务回国,开辟了基于人的生物特征的身份鉴别等国际前沿领域新的学科研究方向,开始了中国对静脉、人脸、虹膜等生物特征识别领域的研究。特性由于人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性,这一生物密钥无法复制,失窃或被遗忘,利用生物识别技术进行身份认定,安全、可靠、准确。而常见的口令、IC卡、条纹码、磁卡或钥匙则存在着丢失、遗忘、复制及被盗用诸多不利因素。因此采用生物"钥匙",您可以不必携带大串的钥匙,也不用费心去记或更换密码。而系统管理员更不必因忘记密码而束手无策。生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现,很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合,实现自动化管理。种类现今已经出现了许多生物识别技术,如指纹识别、手掌几何学识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、签名识别、声音识别等,但其中一部分技术含量高的生物识别手段还处于实验阶段。我们相信随着科学技术的飞速进步,将有越来越多的生物识别技术应用到实际生活中。 指纹识别对于室内安全系统来说更为适合,因为可以有充分的条件为用户提供讲解和培训,而且系统运行环境也是可控的。由于其相对低廉的价格、较小的体积(可以很轻松地集成到键盘中)以及容易整合,所以在工作站安全访问系统中应用的几乎全部都是指纹识别。手掌几何学识别手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指

图像模式识别的方法介绍

2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多,从图像模式识别提取的特征对象来看,图像识别方法可分为以下几种:基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中,基于形状特征的识别方法,其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述,形成可视特征矢量,以完成不同图像的分类,常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像,通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外,近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入,模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式,如采用统计模式识别的方法,所面临的一个困难就是特征提取的问题,它所要求的特征量十分巨大,要把某一个复杂模式准确分类很困难,从而很自然地就想到这样的一种设计,即努力地把一个复杂模式分化为若干

较简单子模式的组合,而子模式又分为若干基元,通过对基元的识别,进而识别子模式,最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语,短语又由单词,单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言,称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后,利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法,以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。 句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式,经基元提取形成描述模式的基元串(即字符串)。句法分析根据文法推理所推断的文法,判决有序字符串所描述的模式类别,得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法,描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法,类似于统计模式识别的训练过程,必须事先采集足够多的训练模式样本,经基元提取,把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别 统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法,它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界,利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2,该模型主要包括两种操作模型:训练和分类,其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分,并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析,找出规律性的认识,并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中,预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中,被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。

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