模式识别技术在农业领域的应用综述

（聂俊敏测仪0811*******）

摘要：模式识别在农业各个领域的应用研究得到了广泛开展，并随着相关技术的不断成熟和发展，模式识别拘束在农业各领域中的应用必将对传统农业模式产生巨大影响。本文从模式识别技术在果品分级与检测、粮食种质的检验与评测、植物生长状态监测、杂草与病虫害防治等方面的发展作了回顾和综述，并对今后的发展作了展望。

关键词：模式识别农业综述

引言

模式识别是在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。主要是利用计算机等装置对物体、图像、图形、语音、字形等信息进行自动识别,即用计算机实现人的模式识别能力。随着模式识别在字符识别、语音识别、指纹识别、虹膜识别等方面应用的成熟,目前已逐渐渗透到农业领域。

1在植物生长状态监测中的应用

模式识别在植物生长监测中的应用主要集中监测于叶子的形状，以及植物体中水分以及一些必要元素的含量，从而来判断植物是否健康。

吸收率几乎成线性相关，研究发现成型的西红柿叶子的运动与缺水情况及CO

叶尖的运动状态是反映植株需水情况的非常敏感的指标。为此，利用模式识别技术对植株叶子的生长情况进行监测，其结果可用来作为灌溉系统的控制信号。通过模式识别技术测定蘑菇的各种形态学特征，利用用圆度、弯曲能量、球形度和偏心距等来描述蘑菇的形状特征。同时模式识别技术还用于中期水稻形态识别，从而判断最终的产量；以及对玉米缺水，缺氮从而造成的植株以及叶子分类，以供施肥以及决策时参考。

2在果品形状与缺陷检测及分级中的应用

最初的模式识别技术之应用在西红柿识别上，根据西红柿8邻域链码边界的曲率来描述西红柿的形状。并研制成功了一种具有定向机构和合适的照明装置的计算机视觉西红柿品质分级装置。随后在桃子的分级研究中出了利用彩色图象和近红外图象分析损伤面积的算法，接着科学家在合形状与HIS两方面信息进行苹果质量检评，使其用色彩的准确率达100%，而用形状评价的准确率达92.3%，同时也研制成功了Merling高速高频机器视觉水果分级系统。该机的生产率为44ｔ/ｈ，苹果、桔子、桃子、西红柿及其它水果的分级，目前已得到广泛应用。

3在粮食作物质量检测与分级中的应用

从20几年前，美日等发达国家就开始把模式识别技术应用于农作物种子质量检验评价，至今已经取得了较大发展。从最初的对玉米籽粒裂纹机器视觉无损检测技术进行研究；经历将玉米籽粒图象用34个特征参数作为神经网络的输入变量，可将籽粒形态分为5类；以及根据玉米粒的颜色和表面缺陷进行实时分级等；到现在提出了用Rough sets理论作为模式分类工具通过计算机视觉技术来评价蚕豆品质的方法。同时模式识别的研究方法还应用与大豆中营养元素含量，棉花中的异性纤维含量等。

8模式识别技术在农业领域其他方面的应用

模式识别在农业领域的应用还包括很多方面。如Das K.和Evans M.D.等用模式识别技术在鸡蛋孵化的早期检测鸡蛋的生命活力，去除死蛋或坏蛋，正确率可高达96%～100%，从而提高出雏率。而Tao Y.(1997)对基于机器视觉的幼鸡性别识别技术进行了研究，研制成功了借助于紫外线成像自动识别幼鸡性别的装置。还有在土地资源中可以用遥感图像提取土地荒漠化信息、对土壤环境进行分类、监测冬小麦面积、农作物种植面积提取、生态土地分类。利用数字图像分析土壤表面裂隙的方向分布、研究土壤孔隙三维结构。在林业生产中作林业资源调查、监测林区土壤粗空隙率、森林资源调查、木材无损检测等等。

9结束语

模式识别技术在农业各个领域的应用研究得到了广泛开展，并随着相关技术的不断成熟和发展，模式识别技术和方法对于作物特征的识别、苗情的监测、病虫害的防治以及精细农业的发展都将起到积极的推动作用。相信在不久的将来模式识别技术必将对传统农业模式产生巨大影响。

参考文献：

[1]高华,周林计算机视觉及模式识别技术在农业领域的应用

[2]吴凤凰模式识别在植物叶片识别中的应用

[3]王玉亮,刘贤喜,苏庆堂,王朝娜多对象特征提取和优化神经网络的玉米种子品种识别

[4]李庆中,汪懋平农业生物模式识别中的计算机视觉技术

[5]王立舒,陈月华,房俊龙,高汉峰大豆营养元素智能诊断系统研究

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，

自动检测技术及其应用知识点概览

检测技术知识点总结一、填空、选择 1、检测包括定性检查和定量测量两个方面。 2、检测系统的原理：被检测量----》传感器------》信号处理电路----》输出执行 3、测量的表现方式有数字、图像、指针标记三个方式 4、测量方法有零位法、偏差法和微差法 5、真值包括理论真值（三角形内角和180度）、约定真值（π 3.14）和相对真值（℃273K） 6、误差的表达方式有绝对误差、相对误差和引用误差 7、误差分类为系统误差（装置误差）、随机误差（偶然误差；多次测量，剔除错误数据）和粗大误差（过失误差；改正方法：当发现粗大误差时，应予以剔除） 8、传感器是一种把非电输入信号转换成电信号输出的设备或装置。 9、传感器的组成有敏感元件、转换元件和转换电路 10、弹性敏感元件的基本特性有：刚度（k=dF/dX刚度越大越不易变形）、灵敏度（刚性的倒数）、弹性滞后、弹性后效 P25★2）电阻式传感器：（电阻应变片式传感器、电位器式传感器、测温热电阻式传感器；热敏电阻式、湿敏电阻式、气敏电阻式传感器） Def：将被测电量（如温度、湿度、位移、应变等）的变化转换成导电材料的电阻变化的装置，称为电阻式传感器 11、电阻应变片式传感器（电阻应变片、测量电路）的结构：引出线、覆盖层、基片、敏感栅和粘结剂电阻应变片式传感器：电阻应变片是一种将被测量件上的应变变化转换成电阻变化的传感元件；测量电路进一步将该电阻阻值的变化再转换成电流或电压的变化，以便显示或记录被测的非电量的大小。 12.电阻应变片的工作原理：电阻应变效应电阻应变效应：导电材料的电阻和它的电阻率、几何尺寸（长度与截面积）有关，在外力作用下发生机械变形，引起该导电材料的电阻值发生变化 13．电位器式传感器：一种将机械位移（线位移或角位移）转换为与其成一定函数关系的电阻或电压的机电传感元器件 14.电位器由电阻（电阻元件通常有绕线电阻、薄膜电阻、导电塑料等）和电刷等元器件组成 15.电位器优点：结构简单、输出信号大、性能稳定并容易实现任意函数缺点：要求输入能量大，电刷与电阻元件之间容易磨损 16.热电阻材料由电阻体（温度测量敏感元件——感温元件）、引出线、绝缘套管和接线盒等部件组成，电阻体是热电阻的主要部件热敏电阻式传感器 17.热敏电阻是利用电阻值随温度变化的特点制成的一种热敏元件 18、温度系数可分为负温度系数热敏电阻为NTC（电阻的变化趋势与温度的变化趋势相反）和正温度系数热敏电阻PTC（电阻的变化趋势与温度的变化趋势相同）。 19.热敏电阻优点：尺寸小、响应速度快、灵敏度高 20.差动电感传感器的优点（1）差动式比单线圈式的电感传感器的灵敏度提高一倍；（2）差动式的线性度明显的得到改善（3）由外界的影响，差动式也基本上可以相互抵消，衔铁承

生物特征识别技术概述(一)

生物特征识别技术概述(一) 【摘要】生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征，来进行个人身份的鉴定。文章论述了现有的各种生物特征识别技术的原理、特征、应用的优缺点，介绍了生物特征识别技术的标准化工作和发展趋势。【关键词】身份鉴别；生物特征识别；标准化网络信息化时代的一大特征就是个人身份的数字化和隐性化。如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键性社会问题。目前，我国的各种管理大部分使用证件、磁卡、IC卡和密码，这些手段无法避免伪造或遗失，密码也很容易被窃取或遗忘。这些都给管理者和使用者带来很大不方便。生物特征身份鉴别方法可以避免这些麻烦。因此，这一技术已成为身份鉴别领域的研究热点。所谓生物特征识别技术就是，通过计算机与各种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。生理特征与生俱来，多为先天性的；行为特征则是习惯使然，多为后天性的。将生理和行为特征统称为生物特征。并非所有的生物特征都可用于个人的身份鉴别。身份鉴别可利用的生物特征必须满足以下几个条件：第一，普遍性：即必须每个人都具备这种特征。第二，唯一性：即任何两个人的特征是不一样的。第三，可测量性：即特征可测量。第四，稳定性：即特征在一段时间内不改变。当然，在应用过程中，还要考虑其他的实际因素，比如：识别精度、识别速度、对人体无伤害、被识别者的接受性等等。现在常用的生物特征有：人脸识别、虹膜识别、手形识别、指纹识别、掌纹识别、签名识别、声音识别等。下面将分别介绍各种生物特征识别技术：一、生物识别技术介绍常用的生理特征有脸像、指纹、虹膜等；常用的行为特征有步态、签名等。声纹兼具生理和行为的特点，介于两者之间。（一）基于生理特征的识别技术 1.指纹识别。指纹识别技术是通过取像设备读取指纹图像，然后用计算机识别软件分析指纹的全局特征和指纹的局部特征，特征点如嵴、谷、终点、分叉点和分歧点等，从指纹中抽取特征值，可以非常可靠地通过指纹来确认一个人的身份。指纹识别的优点表现在：研究历史较长，技术相对成熟；指纹图像提取设备小巧；同类产品中，指纹识别的成本较低。其缺点表现在：指纹识别是物理接触式的，具有侵犯性；指纹易磨损，手指太干或太湿都不易提取图像。 2.虹膜识别。虹膜识别技术是利用虹膜终身不变性和差异性的特点来识别身份的，虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状的各色环状物，每个虹膜都包含一个独一无二的基于水晶体、细丝、斑点、凹点、皱纹和条纹等特征的结构。虹膜在眼睛的内部，用外科手术很难改变其结构；由于瞳孔随光线的强弱变化，想用伪造的虹膜代替活的虹膜是不可能的。目前世界上还没有发现虹膜特征重复的案例，就是同一个人的左右眼虹膜也有很大区别。除了白内障等原因外，即使是接受了角膜移植手术，虹膜也不会改变。虹膜识别技术与相应的算法结合后，可以到达十分优异的准确度，即使全人类的虹膜信息都录入到一个数据中，出现认假和拒假的可能性也相当小。和常用的指纹识别相比，虹膜识别技术操作更简便，检验的精确度也更高。统计表明，到目前为止，虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的，并且具有很强的实用性，386以上计算机CCD摄像机即可满足对硬件的需求。 3.视网膜识别。人体的血管纹路也是具有独特性的，人的视网膜上面血管的图样可以利用光学方法透过人眼晶体来测定。用于生物识别的血管分布在神经视网膜周围，即视网膜四层细胞的最远处。如果视网膜不被损伤，从三岁起就会终身不变。同虹膜识别技术一样，视网膜扫描可能具有最可靠、最值得信赖的生物识别技术，但它运用起来的难度较大。视网膜识别

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,

自动检测技术及其应用

现代化检测技术的应用与发展 The application and development of modern testing technology 【摘要】自动检测技术是现代化领域中发展前景十分广阔的一门新兴技术，是将生产、科研、生活等方面的相关信息通过选择合适的检测方法与装置进行检查测量，以发现事物的规律性。随着社会经济的发展，自动检测技术不断进步，在机械制造、化工、电力、汽车、航空航天以及军事等领域有着不可或缺的作用，是自动化技术的四个支柱之一。【关键词】自动检测传感器数据处理信号转换【正文】一、关于自动检测技术的基础知识自动检测技术是以研究自动检测系统中的信息提取、信息转换以及信息处理的理论和技术为主要内容的一门应用技术学科。其任务是寻找与自然信息具有对应关系的各种表现形式的信号，以及寻求最佳的采集、转换、处理、传输、存储、显示等方法和相应的设备。信息采集是指从自然界诸多被检查与测量的量中提取所需要的信息。信息转换是指将所提取出的有用信息向电量、幅值、功率等形式转换。信息处理的任务是根据输出环节的需要，将转换后的电信号进行数字运算（求均值、极值等）以及模拟量、数字量转换等处理。信息传输的任务是在排除干扰的的情况下经济地、准确无误地吧信息进行传输。二、自动检测技术的核心—自动检测系统自动检测系统是自动测量、自动计量、自动保护、自动诊断、自动信号等诸多系统的总称，其原理图如下所示：图1.自动检测系统框图自动系统一般由传感器、信号处理器、显示器、数据处理装置和执行机构等五部分构成。下面介绍每个部分的功能： ①传感器：传感器（sensor）是指一个能将被测的非电量转换成电量的敏感元件，是连接北侧对象和检测系统的接口。通过它人们可以利用计算机实现自

《自动检测技术与应用》自动检测试题五

安徽机电职业技术学院－学年第学期《自动检测技术及应用》期终考试试卷五卷班级姓名学号教师一、填空题（每空 1.5 分，共42分） 1、误差产生的原因和类型很多，根据造成误差的不同原因，有不同的分类方法，按照性质可分为系统误差、粗大误差、随机误差三种。 2、微差法是零位发和偏差发的组合。先将被测量与一个已知标准量进行对比，不足部分再用偏差法测出。 3、应变片丝式敏感栅的材料是金属。为确保应变片的性能，对此类材料的主要要求是：应变灵敏系数高，且为常数；电阻率大；电阻温度系数小。 4、目前我国生产两种初始电阻值分别为R 0= 100 欧姆与R = 50欧姆的铜热电阻，它们对应的分度号分别为 Cu100 与 Cu50 。 5、被测体的电阻率ρ越大，相对导磁率μ越小，传感器线圈的激磁频率越小，则电涡流的轴向贯穿深度越大。 6、当吧两种材料的金属组成回路，并且两端的温度不同时，回路中将会产生一定的电动势并产生电流，这种现象称为热电效应。热电动势是由接触电动势和温差电动势组成。

7、由A、B导体组成的热电偶，当引入第三导体C时，只要 c两端的温度相同，则C导体的接入对回路总热电动势无影响，这就是中间导体定律。 8、压电式传感器不能测量频率太低被测量，更不能测量静态量。目前多用于加速度和动态的力或压力的测量。二、选择题（每空 1.5 分，共18分） 1、在选购线性仪器时，必须在同一系列的仪表中选择适当的量程。这时必须考虑到应尽量使选购的仪表量程为欲测量的（ C ）左右为宜。 A．3倍 B．10倍 C．1.5倍 D．0.75倍 2、有一温度计，它的测量范围为0～200℃，精度为0.5级，试求： 1）该表可能出现的最大绝对误差为（ A ）。 A. 1℃ B. 0.5℃ C. 10℃ D. 200℃ 2）当示值为20℃时的示值相对误差为（B ），100℃时的示值相对误差为（ C ）。 A. 1℃ B. 5％ C. 1％ D. 10％ 3、湿敏电阻用交流电作为激励电源是为了（ B ）。 A. 提高灵敏度 B. 防止产生极化、电解作用 C. 减小交流电桥平衡难度 D. 节约用电 4、（ C ）的数值越大，热电偶的输出热电动势就越大。 A．热端直径 B．热端和冷端的温度 C．热端和冷端的温差 D．热电极的电导率 5、螺线管式自感传感器采用差动结构是为了（ B ）。 A. 加长线圈的长度从而增加线性范围 B. 提高灵敏度，减小温漂 C. 降低成本 D. 增加线圈对衔铁的吸引力 6、电涡流探头的外壳用（ B ）制作较为恰当。 A．不锈钢 B．塑料 C．黄铜 D．玻璃 7、利用湿敏传感器可以测量（B ）。 A. 空气的绝对湿度 B. 空气的相对湿度 C. 空气的温度 D. 纸张的含水量 8、霍尔元件采用恒流源激励是为了（ D ）。

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。

生物特征识别技术的现状与发展趋势概述

摘要:生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征,来进行个人身份的鉴定。文章论述了现有得各种生物特征识别技术的原理,特征的优缺点,介绍生物特征识别技术的发展趋势。关键词:身份鉴别;人体生物特征;发展趋势 1. 引言信息化高速发展的一大特征是个人身份的数字化和隐性化, 如何准确鉴定一个人的身份,保护信息安全是当今信息化时代必须解决得一个关键性社会问题。生物特征身份鉴别技术是身份鉴别领域的一个研究热点。生物特征识别技术是指利用人体固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴别认证的技术。生物特征识别技术包括采用人体固有的生理特征(如人脸、指纹、虹膜、静脉、视网膜进行的身份认证技术和利用后天形成的行为特征(如签名、笔迹、声音、步态进行的身份认证技术。与传统的身份鉴定手段相比,基于生物特征识别的身份鉴定技术具有如下优点:(1不会遗忘或丢失; (2防伪性能好,不易伪造或被盗; (3 “随身携带” ,随时随地可用。正是由于生物特征身份识别认证具有上述优点,基于生物特征的身份识别认证技术受到了各国的极大重视。 2. 生物特征识别技术的现状及发展趋势目前, 常用的生物特征识别技术所用的生物特征有基于生理特征的如视网膜、人脸、指纹、虹膜,也有基于行为特征的如笔迹、声音等。下面就这些常见的生物特征识别技术的特点及其发展趋势进行讨论研究。 2.1. 视网膜识别人体的血管纹路也是具有独特性的,人的视网膜表面血管得图样可以利用光学方法透过人眼晶体来测定。用于生物识别的血管分布在神经视网膜周围,即视网膜四层细胞得最远处。如果视网膜不被损伤,从三岁起就会终身不变,如同虹膜识别技术一样,视网膜扫描可能具有最可靠,最值得信赖得生物识别技术,但它运用起来的难度较大。视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征得唯一性。视网膜技术的优点:视网膜是一种及其固定得生物特征,因为它是隐藏的,故而不易磨损,老化;非接触性得;视网膜是不可见得,不会被伪造。缺点是:视网膜技术未经过任何测试, 可能会给使用者带来健康的损坏。 2.2. 人脸识别人脸识别作为一种基于生理特征的身份认证技术,与目前广泛应用的以密码、 IC 卡为媒介的传统身份认证技术相比,具有不易伪造、不易窃取、不会遗忘的特点;而人脸识别与指纹、虹膜、掌纹识别等生理特

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/bc17160895.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。

自动检测技术及应用(选择题答案)

选择题答案 1.单项选择题 1）某压力仪表厂生产的压力表满度相对误差均控制在0.4%~0.6%，该压力表的精度等级应定为__C__级，另一家仪器厂需要购买压力表，希望压力表的满度相对误差小于0.9%，应购买__B__级的压力表。 A. 0 .2 B. 0 .5 C. 1 .0 D. 1.5 2）某采购员分别在三家商店购买100kg大米、10kg苹果、1kg巧克力，发现均缺少约0.5kg，但该采购员对卖巧克力的商店意见最大，在这个例子中，产生此心理作用的主要因素是__B__。 A.绝对误差 B.示值相对误差 C.满度相对误差 D.精度等级 3）在选购线性仪表时，必须在同一系列的仪表中选择适当的量程。这时必须考虑到应尽量使选购的仪表量程为欲测量的__C__左右为宜。 A.3倍 B.10倍 C.1.5倍 D.0.75倍 4）用万用表交流电压档（频率上限仅为5kHz）测量频率高达500kHz、10V左右的高频电压，发现示值还不到2V，该误差属于__D__。用该表直流电压档测量5号干电池电压，发现每次示值均为1.8V，该误差属于 A 。 A.系统误差 B.粗大误差 C.随机误差 D.动态误差 5）重要场合使用的元器件或仪表，购入后需进行高、低温循环老化试验，其目的是为了__D__。 A.提高精度 B.加速其衰老 C.测试其各项性能指标 D.提高可靠性 2.各举出两个非电量电测的例子来说明 1）静态测量； 2）动态测量； 3）直接测量； 4）间接测量； 5）接触式测量； 6）非接触式测量； 7）在线测量； 8）离线测量。 3.有一温度计，它的测量范围为0～200℃，精度为0.5级，试求： 1）该表可能出现的最大绝对误差为__A__。 A. 1℃ B. 0.5℃ C. 10℃ D. 200℃ 2）当示值为20℃时的示值相对误差为__B__，100℃时的示值相对误差为__C__。 A. 1℃ B. 5％ C. 1％ D. 10％ 4.欲测240V左右的电压，要求测量示值相对误差的绝对值不大于0.6%，问：若选用量程为250V电压表，其精度应选__B__级。若选用量程为300V，其精度应选__C__级，若选用量程为500V的电压表，其精度应选__C__级。 A. 0.25 B. 0.5 C. 0.2 D.1.0 第二章思考题与习题答案 1. 单项选择题 1）电子秤中所使用的应变片应选择__B__应变片；为提高集成度，测量气体压力应选择___D___；一次性、几百个应力试验测点应选择___A___应变片。 A. 金属丝式 B. 金属箔式 C. 电阻应变仪 D. 固态压阻式传感器 2）应变测量中，希望灵敏度高、线性好、有温度自补偿功能，应选择__C__测量转换电路。 A. 单臂半桥 B. 双臂半桥 C. 四臂全桥 D. 独臂

自动检测技术及应用(选择题答案)

自动检测技术及应用——梁森选择题答案 1.单项选择题 1）某压力仪表厂生产的压力表满度相对误差均控制在0.4%~0.6%，该压力表的精度等级应定为__C__级，另一家仪器厂需要购买压力表，希望压力表的满度相对误差小于0.9%，应购买__B__级的压力表。A. 0 .2 B. 0 .5 C. 1 .0 D. 1.5 2）某采购员分别在三家商店购买100kg大米、10kg苹果、1kg巧克力，发现均缺少约0.5kg，但该采购员对卖巧克力的商店意见最大，在这个例子中，产生此心理作用的主要因素是__B__。 A.绝对误差 B.示值相对误差 C.满度相对误差 D.精度等级 3）在选购线性仪表时，必须在同一系列的仪表中选择适当的量程。这时必须考虑到应尽量使选购的仪表量程为欲测量的__C__左右为宜。A.3倍 B.10倍 C.1.5倍 D.0.75倍 4）用万用表交流电压档（频率上限仅为5kHz）测量频率高达500kHz、10V左右的高频电压，发现示值还不到2V，该误差属于__D__。用该表直流电压档测量5号干电池电压，发现每次示值均为1.8V，该误差属于 A 。 A.系统误差 B.粗大误差 C.随机误差 D.动态误差 5）重要场合使用的元器件或仪表，购入后需进行高、低温循环老化试验，其目的是为了__D__。 A.提高精度 B.加速其衰老 C.测试其各项性能指标 D.提高可靠性

2.各举出两个非电量电测的例子来说明 1）静态测量； 2）动态测量； 3）直接测量； 4）间接测量； 5）接触式测量； 6）非接触式测量； 7）在线测量； 8）离线测量。 3.有一温度计，它的测量范围为0～200℃，精度为0.5级，试求：1）该表可能出现的最大绝对误差为__A__。 A. 1℃ B. 0.5℃ C. 10℃ D. 200℃ 2）当示值为20℃时的示值相对误差为__B__，100℃时的示值相对误差为__C__。 A. 1℃ B. 5％ C. 1％ D. 10％ 4.欲测240V左右的电压，要求测量示值相对误差的绝对值不大于0.6%，问：若选用量程为250V电压表，其精度应选__B__级。若选用量程为300V，其精度应选__C__级，若选用量程为500V的电压表，其精度应选__C__级。 A. 0.25 B. 0.5 C. 0.2 D.1.0 第二章思考题与习题答案 1. 单项选择题 1）电子秤中所使用的应变片应选择__B__应变片；为提高集成度，测量气体压力应选择___D___；一次性、几百个应力试验测点应选择___A___应变片。

生物特征识别技术汇总

专业文献综述题目: 生物特征识别技术综述姓名: 闫少博学院: 信息科学技术学院专业: 计算机科学与技术班级: 计科121班学号: 19212107 指导教师: 伍艳莲职称: 副教授 2015 年6 月19 日南京农业大学教务处制

生物特征识别技术综述作者：闫少博指导老师：伍艳莲摘要：生物特征识别技术是利用人体所固有的生物特征来进行个人身份认定的技术。本文不仅分析了生物特征识别技术的工作模式和发展现状，分析了基于生理特征和行为特征的各种生物特征识别方法及其应用进展过程，指出了生物特征识别技术的发展趋势。也对于各种生物特征识别技术的基本原理和一些关键技术进行了简要的说明, 对每种生物特征的优势和不足进行了分析, 并对生物特征识别技术中存在的问题和未来的研究方向进行了讨论，并且表达了自己对于生物特征识别的理解和认识。关键词：生物特征识别；生理特征；行为特征 A Survey of Biometric Recognition Technology Information Author: YAN Shao-bo Tutor: WU Yan-lian (Nanjing Agricultural University, College of Information Science and Technology, Jiangsu Nanjing 210095) Abstract: Biometric identification technology is the use of human biological characteristics to identify the personal identity of the technology. In this paper, not only analysis the work mode and the development of biometric identification technology, and the biological characteristics identification method based on physiological characteristics and behavioral characteristics, pointed out the development trend of biometric identification technology. but also explain biometric identification technology is the basic principle and some key techniques ,analysis the advantages and disadvantages of each biological characteristics , and discussion the existing biometric identification technology issues and directions for future research. Key words: biological characteristics recognition；physiological characteristics；behavioral characteristics 随着社会的不断发展与现代化，人们的生活变得更加丰富多彩起来，在我们生活中许许多多的地方都要用到身份识别这种技术，所谓身份识别就是我们在进行某一种特定的活动时所需要进行的一种出于安全考虑的特殊步骤，而人类作为一种特殊的生物，这也就可以把身份识别归结到我们的生物特征识别中来。 1.生物特征识别技术的认识以及生物特征识别系统的标准生物特征识别技术，从字面上的含义就是利用人体所固有的生物特征进行个人身份认定的技术，但是我们要知道并非所有的生物特征都可用于个人的身份识别，因为能用于身份识别的生物特征必须满足几个条件：普遍性；唯一性；可测量性；稳定性。普遍性就是每个人都有的特征，唯一性就是任何两个人的这种特征是不一样的，可测量性就是这种特征是可以测量的，稳定性就是这种特征在一段时间内能够保持不变。以上四点是某种生物特征能否用于人身份识别的基本条件。生物特征识别技术之所以可以运用到我们大家的生活中去是因为这是一个已经形成

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

自动检测技术的应用与发展

自动检测技术的应用与发展摘要在当今经济全球化高速发展的时代，随着工业自动化技术的迅猛发展，自动检测技术被广泛地应用在工业自动化、化工、军事、航天、通讯、医疗、电子等行业，是自动化科学技术的一个格外重要的分支科学。众所周知，自动检测技术是在仪器仪表的使用、研制、生产的基础上发展起来的一门综合性技术。自动检测系统广泛应用于各类产品的设计、生产、使用、维护等各个阶段，对提高产品性能及生产率、降低生产成本及整个生产周期成本起着重要作用。本文首先介绍自动检测系统的概念，其次通过自动检测系统的各个组成部分，详述系统的工作原理，介绍了自动检测系统组建的概念、结构以及在组建中所使用的关键技术。以此为铺垫，进而深入探讨自动检测技术在各领域间的应用与推广。关键词：自动检测系统应用发展第一章自动检测系统的概念与组成自动检测技术是一种尽量减少所需人工的检测技术，是一种依赖仪器仪表，涉及物理学、电子学等多种学科的综合性技术。与传统检测技术相比，这一技术可以减少人们对检测结果有意或无意的干扰，减轻人员的工作压力，从而保证了被检测对象的可靠性，因此自动检测技术已经成为社会发展不可或缺的重要部分。自动检测技术主要有

两项职责，一方面，通过自动检测技术可以直接得出被检测对象的数值及其变化趋势等内容；另一方面，将自动检测技术直接测得的被检测对象的信息纳入考虑范围，从而制定相关决策。检测和检验是制造过程中最基本的活动之一。通过检测和检验活动提供产品及其制造过程的质量信息，按照这些信息对产品的制造过程进行修正，使废次品与反修品率降至最低，保证产品质量形成过程的稳定性及产出产品的一致性。传统的检测和检验主要依赖人，并且主要靠手工的方式来完成。传统的检验和检测是在加工制造过程之后进行，一旦检出废次品，其损失已发生。基于人工检测的信息，经常包含人的误差影响，按这样的信息控制制造过程，不仅要在过程后才可以实施，而且也会引入误差。自动检测是以多种先进的传感技术为基础的，且易于同计算机系统结合，在合适的软件支持下，自动地完成数据采集、处理、特征提取和识别，以及多种分析与计算。而达到对系统性能的测试和故障诊断的目的。 1.1检测与检验的概念检测是指为确定产品、零件、组件、部件或原材料是否满足设计规定的质量标准和技术要求目标值而进行的测试、测量等质量检测活动，检测有3个目标： ①实际测定产品的规定质量我及其指标的量值。 ②根据测得值的偏离状况，判定产品的质量水平，确定废次品。 ③认定测量方法的正确性和对测量活动简化是否会影响对规

生物特征识别技术的市场现状与发展趋势

生物特征识别技术的市场现状与发展趋势身份识别是人类社会生活的一个最基本问题，每一个人，每一天都会遇到，无处不在。早在3000多年前，人类就开始使用机械钥匙，这是最早的身份识别技术。随着近代电子科技的发展，密码、条形码、磁条卡、射频卡、证件走进了人们的生活，但这类身份识别技术都是通过“what you have？”或者“What you know”来实现，其易被伪造、丢失、遗忘，且不方便、不安全，不能真正认证到人本身。于是最新一代的身份识别技术——生物特征识别技术应运而生，它是利用人类固有的生理或行为特征来识别与验证身份的技术，具体包括： (1)生理特征：指纹、人脸、掌纹、掌形、虹膜、视网膜，静脉、耳廓。(2)行为特征：签字、步态、语音、按键力度等。基于这些特征，人们已经发展了指纹识别、掌纹识别、掌形识别、人脸识别、发音识别、虹膜识别、静脉识别、签名识别等多种生物识别技术。生物特征识别技术被列为21世纪对人类社会带来革命性影响的十大技术之一，微软比尔？盖茨曾经预言：生物识别技术，将成为21世纪未来几年IT产业的重要革新。生物特征识别技术是目前最为方便、安全的身份识别技术，它辨识的是人身的固有特征，不需要身外的其他标识物。随着近代科技的发展，这些新型的身份识别方式不断走入人们的日常生活，其带来方便和安全的同时，也带来了对传统物理识别方式的冲击和思考，下面笔者就当前生物特征识别技术的市场现状与发展趋势，做一个粗浅的分析。

几种生物特征识别技术的比较指纹识别技术通过分析指纹的特征，如嵴、谷和终点、分叉点或分歧点，从而抽取特征值，通过指纹特征值的比对来确认人的身份。指纹识别技术是目前应用最广泛、价格最低廉的一种生物特征识别技术，它是一种接触性的识别技术，采集比较稳定，但指纹采集头常常容易损坏，尤其是使用人数多的场景下，或许几个月就得更换一次指纹采集头。据不完全统计，大约5%左右的人，由于指纹磨损，或者指纹比较浅，是不能使用指纹识别的，因此，这就大大制约了指纹识别的应用领域。虹膜虹膜，一种在眼睛瞳孔内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、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。虹膜识别技术就是基于这些特征进行比对来确定一个人的身份的，从理论上来讲虹膜识别的精度较高，但虹膜识别需要分辨率比较高的摄像头，以及合适的光学条件，成本也比较高。因此，其应用主要集中在高端市场，市场应用面较窄。