自动识别技术与优秀课件

语音识别概述
目前语音识别的研究主流是大词汇量的非特定人的连续语音系统，但是事实上， 对于许多应用来说，一个语音识别系统只要一组词汇或命令，它就可能为用户提供 一个有效的工具，简单有效的孤立词特定人语音识别系统就能满足要求。
正是孤立词特定人语音识别系统广阔的应用前景以及优越性促使我们继续对它 进行研究
指纹识别的处理流程：
通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活 体指纹进行采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别 出个人身份。系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹 图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。
从说话的方式分: (1)孤立词语音识别系统:其输入系统要求输入每个词后要停顿; (2)连接词语音识别系统:其输入系统要求对每个词都清楚发音,开始出现一些连
音现象; (3) 连续语音识别系统:连续语音输入自然流利的语音，会出现大量的连音和变
音。
另外从识别系统的词汇量大小分:小词汇量语音识别系统（几十个词）；中等词 汇量语音识别系统（几百到上千个词）；大词汇量语音识别系统（几千到几万个 词）。
语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向 。 其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。
人与人之间、人与机器之间的语音信息处理过程
人与人之间的语音通信
说话方
收听方
语
(人)
意 图○
言 形
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
成
发 音
传输系统
(编码、解码)
空间传播
收 听
认 识行 ·动 理 解
文
文
语
· · (机器)章输○
本 解
音 合
入
析
成
应答文生成
Ⅰ
Ⅱ
语
音
Ⅰ：第一类人机 识
语音通信问题 别
Ⅱ：第二类人机
语音通信问题
语 音 理 解
计 算 机 处 理
语音识别概述
语音识别系统分类：
从说话者与识别系统的相关性分: (1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别，与说话的语种没有 关系； (2)非特定人语音识别系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音 数据库对识别系统进行学习，识别的语言取决于采用的训练语音库； (3)多人的识别系统：通常能识别一组人的语音，该系统通常要求对该组人的语 音进行学习，通常可以识别三到五个人的语音。
IC卡 条形码
语音识别研究如何采用数字信号处理技术自动
提取及决定语言信号中最基本有意义的信息，同时 也包括利用音律特征等个人特征识别说话人。
语音识别概述
让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。伴随计算机技术 发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进入我 们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式的关键技术之一。
虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像，然后通过数字图像处理技 术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对，实现对人 员身份的认证和识别。
指纹识别技术
自动识别技术举例
从实用角度看，指纹识别是优于其他生物识别技
术的身份鉴别方法。因为指纹具有各不相同、终生基本 不变的特点，且目前的指纹识别系统已达到操作方便、 准确可靠、价格适中的阶段，正逐步应用于民用市场。
•本章介绍自动识别技术和RFID，重点 讨论RFID组成，分类等，并简要介绍 防止RFID标签冲突算法。
本章内容
2.1 自动识别技术
2.2 RFID的历史和现状 2.3 RFID技术分析 2.4 RFID标签冲突* 2.5 RFID和物联网
自动识别技术是模式识别理论的典型 应用，选取不同的特征产生了多样的 自动识别技术。
虹膜识别：合适的生物特征 自动识别技术举例
虹膜识别是当前应用最方便精确的生物识别技术，
虹膜的高度独特性和稳定性是其用于身份鉴别的基础。
虹膜识别的特点：
•生物活性: 虹膜处在巩膜的保护下，生物活性强。 •非接触性: 从无需用户接触设备,对人身没有侵犯。 •唯一性: 形态完全相同虹膜的可能性低于其他组织。 •稳定性: 虹膜定型后终身不变，一般疾病不会对虹膜组 织造成损伤。 •防伪性: 不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手 术改变虹膜特征。
目前市场上出现的语音识别器大多数是特定人孤立单词语音识别系统。
语音识别概述
孤立词语音识别系统中的难点问题： (1) 语音信号的多变性 语音信号是非平稳随机信号，不但不同发音者发音之间存在重大的差异，即使
同一人同一语音的不同次发音，也存在很大差异。 (2) 噪声影响 当实际环境中有噪声存在时，容易造成训练与测试环境不匹配导致语音识别系
光符号识别 语音识别 虹膜识别 指纹识别
IC卡 条形码
虹膜是眼睛的一个内部器官，位于虹膜之前的角膜是透明的，因此虹膜又是外部可见 的。
虹膜在一定波长的红外光照射下，总体上呈现一种由里到外的放射状结构，包含许多 相互交错的类似于斑点、条纹、隐窝等形状的细微结构。通常，我们将这些细微特征 称为虹膜的纹理特征。
统性能急剧下降。 (3) 端点检测 统计表明语音识别系统一半以上的识别错误来自端点检测错误。在安静环境下
有声段和无声段时能量存在很大差异，由此判断语音的起点。但是当噪声的能量和 语音信号的能量接近时就可能造成端点检测的误差从而导致识别结果错误。
(4) 词与词的特征空间混叠 语音识别的常规方法是利用语音信号的短时周期特性将语音时域采样信号分为 若干段，计算出每一段的特征矢量序列作为识别参数。但是很多不同的词语的矢量 序列在特征空间中存在混叠现象，甚至有些不同词语的混叠程度会超过同一词语的 不同次发音，从而降低识别率。
光符号识别&语音识别
自动识别技术举例
光学字符识别（Optical Character Recognition，
OCR），是模式识别（Pattern Recognition，PR）的一种 技术，目的是要使计算机知道它到底看到了什么，尤
其是文字资料。OCR技术能使设备通过光学机制识 别字符。
光符号识别 语音识别 虹膜识别 指纹识别
自动识别技术与
内容提要
感知识别技术融合物理 世界和信息世界，是物 联网区别于其他网络最 独特的部分。
本篇从自动识别 技术与RFID开始，
逐一介绍多样化的信息 生成方式。
内容回顾
•第1章介绍了物联网的基本概念，核心 技术，主要特点和应用前景。把物联网 分为感知识别层、网络构建层、管理服 务层和综合应用层四层。