识别技术论文十篇

识别技术论文篇1

关键词：射频识别技术射频卡分类

引言

射频识别技术(RFID，RadioFrequencyIdentification)实际上是自动识别技术(AEI，AutomaticEquipmentIdentification)在无线电技术方面的具体应用与发展。该项技术的基本思想是，通过采用一些先进的技术手段，实现人们对各类物体或设备(人员、物品)在不同状态(移动、静止或恶劣环境)下的自动识别和管理。

目前，应用最广泛的自动识别技术大致可以分为光学技术和无线电技术两个方面。本文主要介绍自动识别技术在无线电技术方面的应用。

1射频识别技术简介

20世纪80年代，由于大规模集成电路技术的成熟，射频识别系统的体积大大缩小，使得射频识别技术进入实用化的阶段，成为一种成熟的自动识别技术。

射频识别技术是利用射频方式进行非接触双向通信，以达到识别目的并交换数据。它与同期或早期的接触式识别技术不同。RFID系统的射频卡和读写器之间不用接触就可完成识别，因此它可在更广泛的场合中应用。

典型的射频识别系统包括射频卡和读写器两部分。

射频卡是将几个主要模块集成到一块芯片中，完成与读写器的通信。芯片上有EEPROM用来储存识别码或其它数据。EEPROM容量从几比特到几万比特。芯片仅需连接天线(和电池)，可以作为人员的身份识别卡或货物的标识卡。卡封装可以有不同形式，比如常见的信用卡及小圆片的形式等。与条码、磁卡、IC卡等同期或早期的识别技术相比，射频卡具有非接触、工作距离长、适于恶劣环境、可识别运动目标等优点。

在多数RFID系统中，读写器在一个区域内发射电磁波(区域大小取决于工作频率和天线尺寸)。卡片内有一个LC串联谐振电路，其频率与读写器发射的频率相同。当射频卡经过这个区域时，在电磁波的激励下，LC谐振电路产生共振，从而使电容内有了电荷。在这个电容的另一端，接有一个单向导通的电子泵，将电容内的电荷送到另一个电容内储存。当所积累的电荷达到2V时，此电容可作为电源为其它电路提供工作电压，将卡内数据发射出去或接取读写器的数据。读写器接收到卡的数据后，解码并进行错误校验来决定数据的有效性，然后，通过RS232、RS422、RS485或无线方式将数据传送到计算机网络。简单的RFID产品就是一种非接触的IC卡，而复杂的RFID产品能和外部传感器接口连接来测量、记录不同的参数，甚至可与GPS系统连接来跟踪物体。

工作原理如图1所示。

2射频识别技术的分类

射频识别技术主要按以下四种方式分类。

(1)工作频率

根据工作频率的不同可分为低频和高频系统。①低频系统一般指其工作频率小于30MHz的系统。其基本特点是：射频卡的成本较低、标签内保存的数据量较少、阅读距离较短(无源情况，典型阅读距离为10cm)、射频卡外形多样(卡状、环状、钮扣状、笔状)、阅读天线方向性不强等。低频系统多用于短距离、低成本的应用中，如多数的门禁控制、动物监管、货物跟踪。②高频系统一般指其工作频率大于400MHz的系统。高频系统的基本特点是射频卡及读写器成本均较高、卡内保存的数据量较大、阅读距离较远(可达几m~十几m)、适应物体高速运动性能好、外形一般为卡状、阅读天线及射频卡天线均有较强的方向性。高频系统多应用于需要较长的读写距离和高的读写速度的场合，像火车监控、高速公路收费等系统。

(2)射频卡

根据射频卡的不同可分成可读写(RW)卡、一次写入多次读出(WORM)卡和只读(RO)卡三种。RW卡一般比WORM卡和RO卡贵得多，如电话卡、信用卡等。一般情况下改写数据所花费的时间远大于读取数据所花费的时间(常规为改写所花费的时间为s级，阅读花费的时间为ms级)。WORM卡是用户可以一次性写入的卡，写入后数据不能改变，且比RW卡要便宜。RO卡存有一个唯一的号码，不能逐改，保证了安全性。RO卡最便宜。

(3)射频卡的有源与无源

射频卡可分为有源及无源两种。有源射频卡使用卡内电池的能量、识别距离较长，可达十几m，但是它的寿命有限(3~10年)，且价格较高；无源射频卡不含电池，利用读写器发射的电磁波提供能量，重量轻、体积小、寿命长、很便宜，但它的发射距离受限制，一般是几十cm，且需要读写器的发射功率大。

(4)调制方式

根据调制方式的不同还可分为主动式和被动式。①主动式的射频卡用自身的射频能量主动地发送数据给读写器。②被动式的射频卡，使用调制散射方式发射数据。它必须利用读写器的载波调制自己的信号，适宜在门禁或交通的应用中使用。因为读写器可以确保只激活一定范围之内的射频卡。

目前使用的多数系统中，一次只能读写一个射频卡。射频卡之间要保持一定距离，确保一次只能有一个卡在读写区域内。读写距离长，射频卡之间的距离就要大，应用起来很不方便。现在的射频卡具有防碰撞的功能，这对于RFID来说十分重要。所谓碰撞是指多个射频卡进入识别区域时信号互相干扰的情况。具有防碰撞性能的系统可以同时识别进入识别距离的所有射频卡，它的并行工作方式大大提高了系统的效率。

3国际射频识别技术发展状况

射频识别技术在国外发展得很快。RFID产品种类很多，像德州仪器、Motoro1a、Philips、Microchip等世界著名厂家都生产RFID产品。他们的产品各有特点，自成系列。射频识别技术被广泛应用于工业自动化、商业自动化、交通运输控制管理等众多领域。如澳大利亚将它的RFID产品用于澳机场旅客行李管理中并发挥了出色的作用；瑞士国家铁路局在瑞士的全部旅客列车上安装RFID自动识别系统，调度员可以实时掌握火车运行情况，不仅利于管理，还大大减小了发生事故的可能性；德国BMW公司将射频识别系统应用在汽车生产流水线的生产过程控制中等。

据有关权威数据显示，射频识别产品在全世界的销量以每年25.3%的比例增长。由此可见，射频识别技术具有广阔的市场前景。

4射频识别技术在我国的发展

我国政府在1993年制定的金卡工程实施计划，是一个旨在加速推动我国国民经济信息化进程的重大部级工程，由此各种自动识别技术的发展及应用十分迅猛。现在，射频识别技术作为一种新兴的自动识别技术，也将在中国很快地普及。

目前，我国的射频识别技术在下列几种应用中发展前景较好。当然，这里仅仅罗列了射频识别技术应用的一部分。任何一种技术如果得到普及，都将会孕育一个庞大的市场。射频识别将是未来一个新的经济增长点。

4.1安全防护领域

(1)门禁保安

将来的门禁保安系统均可应用射频卡。一卡可以多用。比如，可以作工作证、出入证、停车卡、饭店住宿卡甚至旅游护照等，目的都是识别人员身份、安全管理、收费等等。好处是简化出入手续、提高工作效率、安全保护。只要人员佩戴了封装成ID卡大小的射频卡、进出入口有一台读写器，人员出入时自动识别身份，非法闯入会有报警。安全级别要求高的地方、还可以结合其它的识别方式，将指纹、掌纹或颜面特征存入射频卡。

公司还可以用射频卡保护和跟踪财产。将射频卡贴在物品上面，如计算机、传真机、文件、复印机或其它实验室用品上。该射频卡使得公司可以自动跟踪管理这些有价值的财产，可以跟踪一个物品从某一建筑离开，或是用报警的方式限制物品离开某地。结合GPS系统利用射频卡，还可以对货柜车、货舱等进行有效跟踪。

(2)汽车防盗

这是RFID较新的应用。目前已经开发出了足够小的、能够封装到汽车钥匙当中含有特定码字的射频卡。它需要在汽车上装有读写器，当钥匙插入到点火器中时，读写器能够辨别钥匙的身份。如果读写器接收不到射频卡发送来的特定信号，汽车的引擎将不会发动。用这种电子验证的方法，汽车的中央计算机也就能容易防止短路点火。

另一种汽车防盗系统是，司机自己带有一射频卡，其发射范围是在司机座椅45~55cm以内，读写器安装在座椅的背部。当读写器读取到有效的ID号时，系统发出三声鸣叫，然后汽车引擎才能启动。该防盗系统还有另一强大功能：倘若司机离开汽车并且车门敞开引擎也没有关闭，这时读写器就需要读取另一有效ID号；假如司机将该射频卡带离汽车，这样读写器不能读到有效ID号，引擎就会自动关闭，同时触发报警装置。

(3)电子物品监视系统

电子物品监视系统(ElectronicArticleSurveillance,EAS)的目的是防止商品被盗。整个系统包括贴在物体上的一个内存容量仅为1比特(即开或关)的射频卡，和商店出口处的读写器。射频卡在安装时被激活。在激活状态下，射频卡接近扫描器时会被探测到，同时会报警。如果货物被购买，由销售人员用专用工具拆除射频卡(典型的是在服装店里)，或者用磁场来使射频卡失效，或者直接破坏射频卡本身的电特性。EAS系统已被广泛使用。据估计每年消耗60亿套。

4.2商品生产销售领域

(1)生产线自动化

用RFID技术在生产流水线上实现自动控制、监视，提高生产率，改进生产方式，节约了成本。举个例子以说明在生产线上应用RFID技术的情况。

用于汽车装配流水线。德国宝马汽车公司在装配流水线上应用射频卡，以尽可能大量地生产用户定制的汽车。宝马汽车的生产是基于用户提出的要求式样而生产的。用户可以从上万种内部和外部选项中，选定自己所需车的颜色、引擎型号和轮胎式样等。这样一来，汽车装配流水线上就得装配上百种式样的宝马汽车，如果没有一个高度组织的、复杂的控制系统是很难完成这样复杂的任务的。宝马公司在其装配流水线上配有RFID系统，使用可重复使用的射频卡。该射频卡上带有汽车所需的所有详细的要求，在每个工作点处都有读写器，这样可以保证汽车在各个流水线位置，能毫不出错地完成装配任务。

(2)仓储管理

将RFID系统用于智能仓库货物管理，能有效地解决与货物流动有关的信息管理，不但增加了处理货物的速度，还可监视货物的一切信息。射频卡贴在货物所通过的仓库大门边上，读写器和天线都放在叉车上，每个货物都贴有条码，所有条码信息都被存储在仓库的中央计算机里，与该货物有关的信息都能在计算机里查到。当货物出库时，由另一读写器识别并告知中央计算它被放在哪个拖车上。这样，管理中心可以实时地了解到已经生产了多少产品和发送了多少产品。

(3)产品防伪

伪造问题在世界各地都是令人头疼的问题，将射频识别技术应用在防伪领域有它自身的技术优势。防伪技术本身要求成本低，且难于伪造。射频卡的成本就相对便宜，而芯片的制造需要有昂贵的芯片工厂，使伪造者望而却步。射频卡本身有内存，可以储存、修改与产品有关的数据，利于销售商使用；体积十分小、便于产品封装。像电脑、激光打印机、电视等产品上都可使用。

(4)RFID卡收费

国外的各种交易大多利用各种卡来完成，而我国普遍采用现金交易。现金交易不方便也不安全，还容易出现税收的漏洞。目前的收费卡多用磁卡、IC卡，而射频卡也开始占据市场。原因是在一些恶劣的环境中，磁卡、IC卡容易损坏，而射频卡则不易磨损，也不怕静电及其它情况；同时，射频卡用起来方便、快捷，甚至不用打开包，在读写器前摇晃一下，就完成收费。另外，还可同时识别几张卡．并行收费，如公共汽车上的电子月票。我国大城市的公共汽车异常拥挤、环境条件差，射频卡的使用有助于改善这种情况。

4.3管理与数据统计领域

(1)畜牧管理

该领域的发展起步于赛马的识别，是用小玻璃封装的射频卡植于动物皮下。射频卡大约10mm长，内有一个线圈，约1000圈的细线绕在铁氧体上，读写距离是十几cm。从赛马识别发展到了标识牲畜。牲畜的识别提供了现代化管理牧场的方法。

(2)运动计时

在马拉松比赛中，由于人员太多，有时第一个出发的人同最后一个出发的人能相隔40分钟。如果没有一个精确的计时装置，就会出现差错。射频卡应用于马拉松比赛中，运动员在自己的鞋带上很方便地系上射频卡，在比赛的起跑线和终点线处放置带有微型天线的小垫片。当运动员越过此垫片时，计时系统便会接收运动员所带的射频卡发出的ID号，并记录当时的时间。这样，每个运动员都会有自己的起始时间和结束时间，不会出现不公平竞争的可能性了。在比赛路线中，如果每隔5km就设置这样一个垫片，还可以很方便地记录运动员在每个阶段所用的时间。

RFID还可应用于汽车大奖赛上的精确计时。在跑道下面按照一定的距离间隔埋入一系列的天线，这些天线与读写器相连，而射频卡安装到赛车前方。当赛车每越过一个天线时，赛车的ID号和时间就被记录下来，并存储到中央计算机内。这样到比赛结束时，每个参赛选手将会有一个准确的结果。

4.4交通运输领域

(1)高速公路自动收费及交通管理

高速公路自动收费系统是射频识别技术最成功的应用之一。目前，中国的高速公路发展非常快，而高速公路收费却存在一些问题：一是在收费站口，许多车辆要停车排队，成为交通瓶颈问题；二是少数不法的收费员贪污路费，使国家损失了相当的财政收入。RFID技术应用在高速公路自动收费上，能够充分体现它非接触识别的优势——让车辆高速通过收费站的同时自动完成收费，同时可以解决收费员贪污路费及交通拥堵的问题。利用射频识别技术的不停车高速公路自动收费系统是将来的发展方向；人工收费，包括IC卡的停车收费方式，终将会被淘汰。预计在未来10年内，高速公路自动收费系统将有数十亿元的需求。

在城市交通方面，解决交通日趋拥挤问题不能只依赖于修路。加强交通的指挥、控制、疏导，提高道路的利用率，深挖现有交通潜能也是非常重要的；而基于RFID技术的交通管理系统可实现自动查处违章车辆，记录违章情况。另外，公共汽车站实时跟踪指示公共汽车到站时间及自动显示乘客信息，会给乘客带来很大的方便。

(2)火车和货运集装箱的识别

在火车运营中，使用RFID系统很大的优势在于：火车是按既定路线运行的，因此肯定要通过设定的读写器的地点。通过读到的数据，能够得到火车的身份、监控火车的完整性，以防止遗漏在铁轨上的车厢发生撞车事故，同时能在车站将车厢重新编组。起初的努力是用超音波和雷达测距系统读出车厢侧的条码，现在被RFID系统取代。射频卡一般安在车厢顶边，读写器安在铁路沿线，就可得到火车的实时信息及车厢内装的物品信息。

目前，射频自动识别系统的安装遍布全国14个铁路局。2001年3月1日，铁道部正式联网启用车次车号自动识别系统，为自备车企业、合资铁路和地方铁路实现信息化智能运输管理提供了重要良机。

识别技术论文篇2

本文作者：仇阿根、熊利荣、赵阳阳 单位：中国测绘科学研究院、武汉大学资源与环境科学学院、华中农业大学工学院

花生仁的外衣完整性检测是一种模式识别。根据影响花生仁外衣完整性的颜色特征参数，对花生仁外衣完整性进行识别。在神经网络运用领域里，算法的确定无法用一个完全标准，主要是靠经验来选择的。基于以上原因，花生仁外衣完整性检测神经网络的设计算法选择BP算法［9］，该算法能实现输入与输出之间的非线性映射，对于样本数量有限的情况也同样适用。一个典型的BP网络结构如图3所示。BP神经网络通常具有多个隐含层。本文中，隐层神经元采用Sigmoid型传递函数，输出层采用logsig型传递函数。花生仁的外衣完整性检测是一种模式识别。根据影响花生仁外衣完整性的颜色特征参数，对花生仁外衣完整性进行识别。在神经网络运用领域里算法的确定无法用一个完全标准的算法确定，主要是靠经验来选择的。基于以上原因，花生仁外衣完整性检测神经网络的设计算法选择BP算法。一个典型的BP网络结构(如图3所示)通常具有一个或多个隐层。其中，隐层神经元通常采用Sigmoid型传递函数，而输出层神经元则采用logsig型传递函数。

BP识别系统是以BP神经网络分类器［10］为核心的系统，系统设计如图4所示。BP神经网络分类器由一个BP网络训练子系统生成得到，图像由CCD摄像头获得后，由图像采集卡数字化输入计算机，提取特征区域获得颜色特征参数，这些参数输入BP网络即可得到分类结果。影响花生完整性的颜色特征参数为H，I和S，因此输入层节点数等于3;网络的输出有两种情况，即完好与破损，因此输出层有2个节点;对应于完整和破损这两种判断结果，分别用2位二进制编码为10和01。隐含层的节点数的确定非常重要，数目过少，网络将不能建立正确的判断界，使网络训练不出来或不能识别以前没有的样本，且容错性差;而节点数目过多，学习时间长，使网络的泛化能力降低。本文通过多次反复训练网络，确定隐含层节点数目为40。本研究采用Matlab软件及其神经网络工具箱来实现网络建模。在神经网络工具箱中，对神经网络的名称、类型、结构和训练函数等参数进行设置，如表1所示。

建立了BP神经网络并对网络进行初始化后，就可对网络进行训练了。将训练步数设为500步，将训练目标误差goal参数设置为0．01，结果如图5所示。图5中，横坐标表示本网络的预置训练步数，纵向坐标表示本网络的预置训练误差，水平横线表示期望的目标误差，误差变化曲线如图5所示。由图5可知，当网络训练到170步时，网络误差已经达到期望的目标值0．01，训练即可停止。

本文采用BP神经网络与计算机视觉技术相结合的手段，建立了一个花生外衣完整性判别系统。实验证明，判别准确率达到87．1%。此系统很容易推广在其他农产品的检测中，只需要改变输入和输出样本数据，重新训练一下BP网络，即可投入使用。因此，将BP神经网络运用到农产品的品质检测过程中，具有巨大的潜力和广阔的应用前景。但必须指出的是，此方法高效可行，整个训练过程只用了6s，且本研究建立在静态实验环境下，生产效率依然很低。如果要将此实验结果运用生产实际，必须设计出配套的硬件分级设备，这将是后续研究的重点。

识别技术论文篇3

关键词：射频识别；教学内容；考核方式

中图分类号：G424 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）17-0108-01

2016年是国家“十三五”的开局之年，两会更是把物联网的发展列入了“十三五”规划。射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）作为物联网应用的核心支撑技术，无论是在科学研究还是在实际工程应用上都已有广泛关注[1]。对于高校电子类专业，《射频识别技术》是一门非常重要的专业课程，学生可以通过对本课程的学习了解行业发展情况和提升专业技术能力。而在实际的教学过程中，选择合适的教学内容和教学方法来提高学生的学习兴趣，使用恰当的课程考核方式对学生的学习情况进行全面、公平的评价，才能让学生能够快速、有效地掌握最新的专业知识，并在毕业时具备一定的专业能力。

本文针对在不同专业、不同年级的《射频识别技术》课程的实际教学情况，提出了在教学内容和学生评价考核方式的探讨，从而激发学生的学习兴趣和提升学生的学习效果。

1 丰富的教学内容

射频识别这门技术本身涉及的专业学科知识就很丰富，例如：模拟电子技术、数字电子技术、信号与系统、通信原理、数据传输、密码学等[2]，实际教学时需要结合其他学科知识进行串讲，这样不仅能够增加多个学科间的关联性让学生学习兴趣提高，对于学生进行专业系统学习也有一定的帮助。

《射频识别技术》课程使用的教材[1]内容丰富，具体内容包括：RFID概述、系统组件阅读器和射频标签的原理、无线通信原理、标签识别和超高频识别协议标准、系统设计的影响因素、研究进展与应用情况等。课程采取的是“2+2”的形式，即两节理论课加两节实验课的形式。由于专业课程涉及内容丰富，无论是理论课还是实验课都需要对教学内容进行合理的安排，对于学科间联系紧密的内容应该适当串联引深，让学生了解各个学科专业间的关系。

1.1 理论教学内容

理论课程往往比较枯燥无趣，教学时如果引入一些学生学习过的其他专业课程的内容，不仅能够提高学生的学习兴趣，也能提升学生专业学习的总体效果。例如：在教材RFID概述和研究进展部分有提到物联网和传感网的内容，而物联网和传感器都是学生有学习过的专业课程，在教学这部分内容时就可以把物联网、传感器、射频识别等相关技术进行结合串讲，分析它们各自的原理、差异，列举一些实际的应用案例，让学生更好地理解学习的专业课程并不是孤立的，而是具有很强的关联性的，从而加强教学效果。

1.2 实验教学内容

实验教学是为了能够让学生更好地掌握理论知识、具备一定的实践能力，实验教学内容是依托于理论教学内容的。因此，《射频识别技术》课程实验教学内容是根据理论教学内容来合理安排的。理论教学内容丰富，实验教学内容也应该相对多样。本课程实验内容主要分三大部分：

1）RFID基础实验

RFID基础实验主要是RFID技术所使用的125KHz、13.56MHz、900MHz等三大典型频段的标签数据读取和写入实验。实验内容相对简单，主要是让学生认识到RFID技术在实际生活中应用是非常广泛的，并没有想象中那么高大上，从而引起学生的学习兴趣。

2）无线通信相关实验

无线通信的实验内容包括三维电磁仿真软件（HFSS）对天线的设计与仿真、SmartRF软件对射频芯片参数的设置、MATLAB软件对信号调制的仿真等。这部分实验内容是根据理论教学内容添加的。标签组件原理和无线通信原理两部分都有提到天线，特别是天线的性能与无线数据的传输有一定的联系。引入天线设计与仿真和射频芯片参数的设置实验是为了让学生更好地了解天线的极化、增益、谐振频率、发射功率等因素对于无线数据收发的影响。信号的调制仿真则算是学科间的交叉引申，让学生回顾其他专业课程内容。无线通信的实验涉及的软件较多，但并不是都学习过，教学时需要对各种软件的使用进行详细说明。多软件的学习使用也拓展了学生对于专业辅助工具的使用能力。

3）RFID系统综合实验

综合实验需要学生完成RFID小系统的组建，实现射频识别的功能。实验内容、步骤相对复杂，能够呈现出学生学习本课程后的学习效果。

2 多样的考核方式

《射频识别技术》课程开设的专业和年级不一，根据不同的专业和年级课程的考核方式也不尽相同。物联网工程专业主要采取闭卷考试的方法，其他专业则使用课程论文的方式。

1） 闭卷考试

《射频识别技术》是物联网工程专业在大三上期开设的核心课程，为了能够让本专业学生对该专业课程有更加深入的学习效果，采取理论期末闭卷考试方式。试卷题型应多样并分值合理。可适当加入开放性试题，比如：“列举生活中的射频识别技术的应用案例”。综合、全面地考核学生课程学习情况。

2）课程论文

对于电子科学与技术专业来说，《射频识别技术》并不是专业核心课程，且在大四上期开设，主要通过期末课程论文的方式进行考查。课程论文内容不限，只要是射频识别技术相关即可，考核学生对于射频识别技术的了解情况、材料分析归纳总结和论文写作能力等[3]。

3 总结

本文根据实际教学情况，提出了对《射频识别技术》课程在教学内容和学生评价考核方式上的探讨。针对不同的专业和不同的年级合理选取教学内容和考核方式，提高学生学习兴趣，增强课程教学效果，使学生具有较强的专业理论和实践能力。

参考文献：

[1] 陆桑璐，谢磊.射频识别技术――原理、协议及系统设计[M].科学出版社，2014.

识别技术论文篇4

2016年是国家“十三五”的开局之年，两会更是把物联网的发展列入了“十三五”规划。射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）作为物联网应用的核心支撑技术，无论是在科学研究还是在实际工程应用上都已有广泛关注[1]。对于高校电子类专业，《射频识别技术》是一门非常重要的专业课程，学生可以通过对本课程的学习了解行业发展情况和提升专业技术能力。而在实际的教学过程中，选择合适的教学内容和教学方法来提高学生的学习兴趣，使用恰当的课程考核方式对学生的学习情况进行全面、公平的评价，才能让学生能够快速、有效地掌握最新的专业知识，并在毕业时具备一定的专业能力。

本文针对在不同专业、不同年级的《射频识别技术》课程的实际教学情况，提出了在教学内容和学生评价考核方式的探讨，从而激发学生的学习兴趣和提升学生的学习效果。

1 丰富的教学内容

射频识别这门技术本身涉及的专业学科知识就很丰富，例如：模拟电子技术、数字电子技术、信号与系统、通信原理、数据传输、密码学等[2]，实际教学时需要结合其他学科知识进行串讲，这样不仅能够增加多个学科间的关联性让学生学习兴趣提高，对于学生进行专业系统学习也有一定的帮助。

《射频识别技术》课程使用的教材[1]内容丰富，具体内容包括：RFID概述、系统组件阅读器和射频标签的原理、无线通信原理、标签识别和超高频识别协议标准、系统设计的影响因素、研究进展与应用情况等。课程采取的是“2+2”的形式，即两节理论课加两节实验课的形式。由于专业课程涉及内容丰富，无论是理论课还是实验课都需要对教学内容进行合理的安排，对于学科间联系紧密的内容应该适当串联引深，让学生了解各个学科专业间的关系。

1.1 理论教学内容

理论课程往往比较枯燥无趣，教学时如果引入一些学生学习过的其他专业课程的内容，不仅能够提高学生的学习兴趣，也能提升学生专业学习的总体效果。例如：在教材RFID概述和研究进展部分有提到物联网和传感网的内容，而物联网和传感器都是学生有学习过的专业课程，在教学这部分内容时就可以把物联网、传感器、射频识别等相关技术进行结合串讲，分析它们各自的原理、差异，列举一些实际的应用案例，让学生更好地理解学习的专业课程并不是孤立的，而是具有很强的关联性的，从而加强教学效果。

1.2 实验教学内容

实验教学是为了能够让学生更好地掌握理论知识、具备一定的实践能力，实验教学内容是依托于理论教学内容的。因此，《射频识别技术》课程实验教学内容是根据理论教学内容来合理安排的。理论教学内容丰富，实验教学内容也应该相对多样。本课程实验内容主要分三大部分：

1）RFID基础实验

RFID基础实验主要是RFID技术所使用的125KHz、13.56MHz、900MHz等三大典型频段的标签数据读取和写入实验。实验内容相对简单，主要是让学生认识到RFID技术在实际生活中应用是非常广泛的，并没有想象中那么高大上，从而引起学生的学习兴趣。

2）无线通信相关实验

无线通信的实验内容包括三维电磁仿真软件（HFSS）对天线的设计与仿真、SmartRF软件对射频芯片参数的设置、MATLAB软件对信号调制的仿真等。这部分实验内容是根据理论教学内容添加的。标签组件原理和无线通信原理两部分都有提到天线，特别是天线的性能与无线数据的传输有一定的联系。引入天线设计与仿真和射频芯片参数的设置实验是为了让学生更好地了解天线的极化、增益、谐振频率、发射功率等因素对于无线数据收发的影响。信号的调制仿真则算是学科间的交叉引申，让学生回顾其他专业课程内容。无线通信的实验涉及的软件较多，但并不是都学习过，教学时需要对各种软件的使用进行详细说明。多软件的学习使用也拓展了学生对于专业辅助工具的使用能力。

3）RFID系统综合实验

综合实验需要学生完成RFID小系统的组建，实现射频识别的功能。实验内容、步骤相对复杂，能够呈现出学生学习本课程后的学习效果。

2 多样的考核方式

《射频识别技术》课程开设的专业和年级不一，根据不同的专业和年级课程的考核方式也不尽相同。物联网工程专业主要采取闭卷考试的方法，其他专业则使用课程论文的方式。

1） 闭卷考试

《射频识别技术》是物联网工程专业在大三上期开设的核心课程，为了能够让本专业学生对该专业课程有更加深入的学习效果，采取理论期末闭卷考试方式。试卷题型应多样并分值合理。可适当加入开放性试题，比如：“列举生活中的射频识别技术的应用案例”。综合、全面地考核学生课程学习情况。

2）课程论文

对于电子科学与技术专业来说，《射频识别技术》并不是专业核心课程，且在大四上期开设，主要通过期末课程论文的方式进行考查。课程论文内容不限，只要是射频识别技术相关即可，考核学生对于射频识别技术的了解情况、材料分析归纳总结和论文写作能力等[3]。

识别技术论文篇5

 

关键词：自然语言处理　语言翻译　人工智能  

一、引言  

近年来随着计算机技术和人工智能的快速发展，自然语言信息处理技术已取得了长足的发展。于此同时人们在快速信息检索、语言翻译、语音控制等方面的需求越来越迫切。如何将自然语言处理中取得的研究成果应用于文本、语音等方面已成为目前应用研究的一个关键。论文将从自然语言信息处理的基础出发，系统的论述它在语音和文本方面的广泛应用。  

二、自然语言信息处理技术简介  

自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。  

三、智能应用  

通过多年的研究，自然语言信息处理技术已经取得了巨大的进步，特别是在应用方面。它主要被应用于文本和语音两个方面。  

（一）自然语言信息处理在文本方面的智能应用  

在文本方面，自然语言处理技术主要应用在语言翻译、字符识别、文本信息过滤、信息检索与重组等方面。其中，语言自动翻译是一个十分重要并具有极大现实意义的项目。它涉及到计算机技术、数学建模技术、心理学以及语言学等多个方面的学科。通过近些年的努力已得到了一定的发展。自然语言处理技术已在多个方面提升了翻译的效率和准确性。如自然语言处理中的语言形态分析与歧义分析对翻译技术来说十分重要，可以很好的处理翻译中的多意现象和歧义问题，从而提高翻译的准确性。字符识别具有广泛的商业应用前景，它是模式识别的一个分支。字符识别的主要过程可分为预处理、识别以及后期处理。目前，字符识别已得到了广泛的应用，并且效果良好，但还存在识别不准确的问题，其主要问题就出在合理性上，其中后期处理就涉及到采用词义或语料库等对识别结果进行合理性验证，通过该技术就能很好的解决识别不准确的问题，当出现识别不准确、出现多个识别结果时可以通过合理性验证技术高效的过滤掉异常选项，从而实现快速、准确的识别。目前自然语言信息处理技术在文本方面应用最广的就是文本检索。通过采用自然语言信息处理技术，一方面能快速分析用户输入信息并进行准确理解为检索提供更加准确的关键词，并且可以扩展检索输入的范围，让其不仅仅局限在文本输入方面，如采用语音输入或基于图像的输入；另一方面，通过采用自然语言信息处理技术可以对搜索到的信息进行处理让用户获取的是更加有效、准确的信息而不是海量的信息源（如许多网页）。因为将自然语言处理技术与文本重组技术相结合就可以极大的提高检索的效果，缩小答案的范围，提高准确性。当然，还可以提高检索的效率。目前，在中文全文检索中已得到了广泛的应用，并且效果良好。  

如果能进一步的研究自然语言信息处理技术，将能实现信息的自动获取与重组，这样将能实现自动摘要生成、智能文本生成、文件自动分类与自动整理。若能进一步结合人工智能技术，将能实现文学规律探索、自动程序设计、智能决策等诸多方面的应用。这样可以减轻人类的工作强度，让我们从繁琐的基础工作中走出来，拥有更多思考的时间，从而能更加有效的推动技术的进步。

（二）自然语言信息处理在语音方面的智能应用  

在语音方面，自然语言处理技术主要应用在自动同声传译、机器人聊天系统、语音挖掘与多媒体挖掘以及特定人群智能辅助系统等方面。其中，自动同声传译主要涉及到语音建模、识别以及语言翻译等方面，采用自然语言处理技术可以对自动同声

[1] [2] 

传译的每个方面都能得到提高，最直接的部分就是语言翻译部分，同时还可能涉及到语音与文本的转换。特别是在语音和文本的转换方面，目前在中文出来中出现的一个问题是音似问题，即音似字不同的情况，对这种情况如果能采用自然语言处理技术来对其进行校验，将能提高其转换的效果，从而提高转换的质量和准确性。机器人聊天系统涉及到更加广泛的内容，如自动回答系统。在机器人聊天系统中不可避免的涉及到语音与文本的转换、自动回答以及逻辑推理，通过自然语言处理技术将能在意义理解、逻辑推理和知识应用等方面得到明显提高，从而使得应答的速度和回复的针对性和准确性等方面都得到一定的提高，从而提高聊天系统的应用性。在语音挖掘与多媒体挖掘方面，自然语言处理技术的应用主要体现在增强意义理解和提高检索速度这两个方面。通过该技术一方面能根据准确的获取语音所包含的意义，从而为搜集信息提供基础。同时，由于采用该技术也有助于数据挖掘中的对相关信息的检索和归纳。  

随着人工智能、计算机视觉等技术的快速发展、自然语言处理技术将能应用于诸如自动场景解说系统等。也就是自然语言处理技术再结合图像理解技术和逻辑推理技术，就能准确的描述当前场景发生了什么事情，如果能和上一个场景进行比较就能及时的描述场景的变化，并通过有效的组织就能实现对场景的自动描述。再进一步利用人工智能技术、知识库及语音生成技术就能实现场景的自动解说，甚至能实现如自动足球运动这样快速场景变换的解说。同时，还能对特定人群提供辅助，如为盲人提供辅助的系统，帮助盲人识别物体以及其他的一些帮助。也可以应用于语音控制，语音控制目前也具有广泛的需求，可以应用在很多方面，将自然语言处理技术、语音建模技术、计算机技术以及控制技术相结合就能实现语音控制，甚至能应用于工厂的智能控制和管理。  

四、结论  

识别技术论文篇6

关键词：物联网；导论；层次结构；教学内容

作者简介：吴治海（1981-），男，安徽亳州人，江南大学物联网工程学院，副教授。（江苏 无锡 214122）

基金项目：本文系江南大学本科教育教学改革研究项目“物联网新专业实验实践性环节设置策略研究”（项目编号：JGB2011057）、“物联网新专业人才培养与产业结合模式研究”（项目编号：JGB2011053）的研究成果。

中图分类号：G642.421 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）31-0070-02

最近几年，物联网（Internet of Things，IOT）概念的提出及其技术的飞速发展引起了世界各国的广泛关注，被称为继计算机与互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。为了能在这一技术领域占据重要位置，许多国家提出了相应的物联网发展战略。如美国的“智慧地球”、日本的“u-Japan”、韩国的“u-Korea”、欧盟的“欧盟物联网行动计划”、中国的“感知中国”等。发展物联网技术的基础与核心是培养物联网方向的专业人才，为此，国内各大高校相继开设了物联网工程专业并开始招收第一届本科生，如哈尔滨工业大学、华中科技大学、西北工业大学、北京科技大学、江南大学、南京邮电大学等。然而，物联网工程的新专业属性，决定其人才培养方案的制订、课程的设置以及教学方法的实施等，目前仍处于“摸着石头过河”的探索性阶段。但是，国内目前已开设物联网工程专业的大部分高校，都将“物联网技术导论”作为本专业的第一门课程，旨在向学生整体介绍物联网的概念、内涵、关键技术、发展现状以及主要应用等，以激发学生的学习兴趣，并使学生树立学习的信心。因此，“物联网技术导论”课程的讲授成功与否关系到物联网人才培养的质量，进而影响到中国物联网技术发展的进程。

一、物联网的概念及内在层次结构

目前，关于物联网的定义有多种，但是被大多数学者认同的一个定义为：物联网，即通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息的交换与通讯，以实现智能化的识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。简而言之，物联网就是“物物相连的互联网”。使用通俗的语言，可以这样表述物联网的内涵：使用传感器获取物理对象的信息、使用网络传输信息、使用计算机处理信息、使用控制器设计反馈控制策略、利用执行器对物理对象进行控制与管理等各类操作。由此可以绘制出物联网中的信息流（如图1所示）。因此，从控制学科的角度来说，物联网是一个典型的网络化控制系统（Networked Control Systems，NCS）。从物联网的定义以及图1中展示的物联网中的信息流向，可以概括出物联网的层次结构：感知层、网络层、处理层与控制层（如图2所示）。其每层的功能分别为信息的获取、信息的传输、信息的处理与信息的反馈。这四层结构的划分是对传统的物联网三层结构，即感知层、网络层与应用层的进一步细分，本质上是一致的。从这四层结构的划分不难看出，物联网技术涉及信息技术领域的四大一级学科，即电子科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术以及控制科学与工程。因此物联网是一个多学科交叉的技术，这使得物联网的内容极为丰富。但另一方面，这种交叉性也增加了“物联网技术导论”课程的讲课难度，对教师的专业素质提出了更高的要求。因此，如何选择讲课的重点，既让学生感受到物联网技术的重要性，激发他们的学习兴趣，又使他们面对繁杂的内容而不畏惧，树立学好物联网技术的信心，具有重要的意义。

二、“物联网技术导论” 教学内容选择

目前国内已出版发行的“物联网技术导论”教材有十多本。[1-12]通过浏览这些教材的目录，不难发现物联网内容极其庞杂，主要涉及传感器技术、无线传感器网络、射频识别技术、短距离无线通信技术、远程通信技术、无线单片机、嵌入式系统、云计算技术、机器学习、模式识别、数据挖掘、智能信息处理技术、物联网控制技术、物联网安全技术、物联网技术标准、物联网应用等。依据物联网的四层结构，可以将上述内容进行如下层次归类：感知层包括传感器技术、无线传感器网络与射频识别技术；网络层包括短距离无线通信技术与远程通信技术；处理层包括云计算技术、机器学习、模式识别与数据挖掘；控制层包括物联网控制技术；物联网安全技术、物联网技术标准与物联网应用横跨物联网的四层结构。但另一方面，作为一门导论课，一般来说讲课时间会限制在20课时以内。试图在较短的时间内把上述内容完全彻底讲一遍是不现实的，因此需要选择重点内容进行讲解，目标是让学生对物联网的整体架构、关键技术有一个整体上的清晰认识。那么如何选择主要内容呢？以江南大学已经实施两年的“物联网技术导论”课程教学方案为例，结合物联网的四层结构，来分配每讲的主要内容。目前江南大学“物联网技术导论”课为16课时，除去最后一次考核占用的2课时，还有7讲14课时。下面，结合物联网的四层内在结构，详细叙述每讲的主要内容。

第一讲——绪论。介绍物联网的基本定义、内在结构、研究现状、发展动态、主要应用领域。重点讲解物联网的基本定义与内在结构，讲解时应播放一段物联网应用案例的视频，增加学生对物联网内在结构的整体认识。

第二讲——感知层技术一。介绍智能传感器技术，包括传感器技术、微控制器接口、无线单片机、嵌入式系统。重点介绍传感器工作原理、比较CC2430和CC2530功能差异、嵌入式智能传感器的一般结构、标准接口与串行接口。

第三讲——感知层技术二。介绍无线传感器网络。由于无线传感器网络具备了一个简单的物联网系统的架构，对本讲内容的讲解可以大大提高学生对物联网内在结构的认识。主要讲授无线传感器网络的定义、体系结构、特征、协议栈结构、主要支撑技术，如定位技术、时间同步、数据融合、安全技术等。可以结合无线传感器网络在智能农业当中的应用来讲解本部分内容。

第四讲——感知层技术三。介绍射频识别技术。由于射频识别技术也具备了一个简单的物联网系统的架构，所以对本章内容的讲解可以进一步增强学生对物联网内在结构的认识。主要讲解射频识别的组成、分类、工作原理、技术标准、与传统自动识别技术的区别以及安全问题。可以结合射频识别技术在门禁系统当中的应用来讲解本部分内容。

第五讲——网络层技术。介绍短距离无线通信技术和远程通信技术。重点介绍Zigbee技术、WiFi技术、蓝牙技术、超宽带技术和3G无线远程通信技术，简单介绍多路访问技术和多路复用技术。应结合具体的应用来讲解Zigbee技术、WiFi技术和蓝牙技术。

第六讲——处理层技术。主要介绍云计算技术、机器学习、模式识别与数据挖掘。重点介绍它们的含义、基本结构和主要方法。在介绍基本结构时应画出结构方图，使其技术原理清晰明了。

第七讲——控制层技术。重点介绍控制的思想，即反馈。可以结合具体的例子来讲解，如倒立摆的控制，让学生主观感受反馈的作用，但要避免复杂的数学公式。也可以适当介绍控制学科的前言问题，如网络化控制系统与多智能体系统，让学生深刻感受到控制技术在物联网技术当中的地位。

以上七讲基本包含了物联网技术的主要内容。通过这七讲的学习，学生基本上对物联网架构和关键技术有了一个整体上的认识。由于不同高校开设物联网工程专业的院系有所不同，教师的专业背景也有所不同。但是，确保学生正确认识物联网技术的一个基本要求是教师向学生完整地介绍物联网的四层结构。任何一层的缺失都将导致学生对物联网概念和内涵认识的不准确，影响其以后的学习效果。

三、结语

本文在阐述物联网内在层次结构的基础上，结合“物联网技术导论”课程课时短、内容多的特点，详细介绍了如何在有限的课时内分配主要的物联网技术的知识点。由于“物联网技术导论”是一门新的课程，目前还没有成熟的课程教学方案，因此，本专业的高校教师要善于结合自己的专业知识和教学经验，编写符合中国国情的“物联网技术导论”教材，探寻一条符合中国学生的“物联网技术导论”课程教学方法，进而培养出基础扎实、技术熟练的物联网专业人才，推动“感知中国”战略的进程。

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[11]暴建民.物联网技术与应用导论[M].北京：人民邮电出版社，

识别技术论文篇7

以计算机网络技术为主体的、辅以文献安全检测系统的现代化管理系统在馆藏文献开架借还管理中的广泛应用，大大提高了读者服务质量和水平。但我们也应看到，借还工作人员在周而复始地重复着相同的简单操作程序的同时，纸型文献的安全、读者利益的保护、人力物力的成本等一系列问题却难以解决。

1.1　借还过程中对文献识别的方式单一，危及馆藏文献的安全

利用现行的计算机借还管理系统办理借还手续时，为确定借还手续是否有效，工作人员必须完成三道工序：①利用条形码阅读器扫描每册文献上的条形码；②人工核对每册文献是否与数据库记录相符；③人工判断文献是否被损毁。

利用条形码阅读器扫描条形码是提高工作效率的重要手段。由于书目数据库中的大多数数据生成于突击回溯建库阶段，存在着较多误差；另外，读者为了达到个人占有个别文献的目的，常常调换文献上的条形码，致使借还记录不相符现象普遍存在，因此，执行第二道工序也很必要。馆藏文献在库房内或被读者借出后，常常被人为损坏，因而，第三道工序也不可少。但在实际工作中，由于借还工作量大、工作人员的责任心不强，对文献进行人工识别的第二和第三道工序往往被忽略，而执行的仅仅是第一道工序。这样一来，馆藏文献要么被“偷换”，要么损毁，借还记录也不吻合，工作人员常与读者发生纠纷。

1.2　借出过程中对读者识别的方式单一，损害读者利益

当前，为确保读者持本人的借阅证借阅文献，工作人员在办理借出手续时，必须核对证件上的照片是否与持证人相符；为提高借出手续办理效率，必须利用条形码阅读器扫描证件上的条形码。

证件一般要使用多年，而照片并不经常更换，使工作人员常难以分辨真伪，因而，在实际工作中，办理借出手续时核对照片仅仅是一种形式。因证件被改动、证件未及时挂失而被盗用等原因所引起的文献丢失而拒绝赔偿的矛盾时常困扰着管理人员。当出现矛盾时，工作人员往往把责任推到读者身上，要求读者赔偿。读者利益受损的同时，图书馆的信誉也急剧下降。

1.3　借还服务量的增加与人力物力资源有限的矛盾突出

近年来，高校图书馆馆藏文献借还量普遍上升，有限的工作人员应接不暇。由于读者活动规律大致相同，图书馆几乎每天都有高峰时段。在现行的管理系统环境下，只有增加人员和设备，才能缓解这一矛盾。在高峰时段配备人员存在一定的浪费，每天临时抽调人员会影响其他工作的正常开展，增设大量设备又不能充分发挥其效益，但不建立一个读者快进快出的借还通道，服务质量又必然大打折扣。在传统服务不能削弱，数字图书馆建设需要大量投入，服务对象和范围在不断扩大，图书馆现有人财物资源并不充裕的情况下，如何走出困境，已成当务之急。

1.4　文献防盗辅助系统在开架管理过程中的浪费现象

随着馆藏文献的开架，图书馆书库管理引入了采用测重原理和测磁原理研制的文献防盗系统。

值得指出的是，以独立系统存在的测重系统已实现了数字化，通过对每个出入库房的渎者进行检测所获得的重量属性值，对借阅管理的意义已超过了防止读者“窃书”的意义，但未引起人们注意。这不能不说是一种浪费。

笔者认为，将对文献和读者证件上的条形码进行扫描所得的结果作为计算机系统建立读者与所借文献一一对应关系的主要依据是以上问题产生的症结。

类似的问题早已引起了人们的关注。如银行采用先进的属性检测技术，研制了自助存取款机，对拥挤的用户群体进行分流，提高了服务效率和服务质量，缓解了各营业厅柜台的压力。我们可以借鉴银行的做法，应用基于属性论的检测技术，调整现有工作流程，建立馆藏文献自助借还集成管理系统（以下简称Self-ABRS），解决现实中的诸多问题。

2　Self-ABRS系统简介

2.1　Self-ABRS的功能

Self-ABRS系统是集馆藏文献借还和防止人为侵害为一体的、由读者自主办理馆藏文献开架借还手续的自动化流通管理系统。它是图书馆计算机集成化管理系统中工作任务最繁重、功能最强大的一个子系统。

利用该系统，虽然印本文献的借还依然离不开对读者和文献的个体检测，但读者作为主体参与文献借还全过程，增加了管理工作的透明度。由于该系统集成了指纹、重量和条形码识别技术，因此大大提高了对个体对象识别的精度，有效地保护了馆藏文献和读者利益，降低了人力成本，提高了工作效率。

2.2　Self-ABRS的基本流程及原理

归纳起来，传统馆藏文献借还管理包含了无作为流程、借书流程、还书流程、有借有还流程4个基本流程。Self-ABRS将全部再现这4个流程。

说明：单箭头表示读者运动方向，双箭头表示数据交换。

2.2.1　无作为流程　所谓“无作为”，是指读者未产生借还行为，其流程包括对合法读者和非法读者两方面管理的内容。

当某读者进入设于书库出入口的安全检测区时，便对其进行综合检测，获取指纹，并输入数据库以识别读者身份。若是合法读者，则允许进入，同时检测该读者体重。Self-ABRS系统此时生成一条临时借还记录BR，并为该读者的指纹及其体重建立属性集。

我们可以看到，在上述4个流程中，对读者和文献的属性检测，全部是由读者与检测设备完成的。计算机网络系统承担了建立读者和所借文献对应关系的属性整合任务。工作人员始终处于辅助工作岗位，处理诸如读者辅导、读者教育、过程监控、纠错等事务。

要实现上述功能或超越现行的图书馆流通管理系统，Self-ABRS必须解决以下三个问题：①重新建立馆藏文献和读者属性整合模型；②重新选取属性检测系统；③所选属性检测系统向计算机网络系统集成。

3　Self-ABRS的理论基础——属性论

没有事物的特征，人类就没有对事物的思维。人工智能研究成果表明，“人类思维是通过对事物属性的加工，才建构起关于该事物的思维的”[1]。从事物的属性到事物的特征，是人类认识事物的基本过程，属性检测和属性整合是完成这个过程的两个阶段。

3.1　事物属性与特征

属性是指事物本身固有的不可缺少的性质[2]。事物的颜色、形状、运动、重量、结构等信息，都是事物的属性。事物的属性是其普遍性和特殊性的统一体。事物的特殊性反映了事物的本质，人们将这种特殊性称为特征，即事物“可供识别的特殊的征象或标志”[2]。

“给定一（组）特征可确定其对应（或定义）的事物”，是人类识别事物的基本原则[3]。由于事物范围的广泛性和发展的无限性，因此其普遍性和特殊性是相对的、可变的。换言之，“范围扩大，普遍性转化为特殊性；范围缩小，特殊性则转化为普遍性”[4]。这说明，事物的特征不是轻易就能确定的，只有在事物运动过程中才能把握其特征。从事物的属性到事物的特征，必须经历一个从属性检测到属性整合的复杂过程。

3.2　属性检测是寻求事物特征的前提条件

属性检测是通过人类感知系统或技术设备拾取事物属性值，从而形成语词或非语词属性描述，例如，传统的馆藏文献数据库和读者数据库的建立，就是对文献属性和读者属性所作的能够为计算机接受的语词属性描述[5]。

属性检测技术是人类思维的非生命形态模拟形式，因其相对稳定和人工不可比拟的高效率而广泛地应用于社会的各个领域。文献借阅管理过程中对读者证件和文献条形码的检测，就是属性检测技术在图书馆管理中的应用，Self-ABRS采用的测重技术和指纹识别技术也属于该种技术。

笔者在此讨论属性检测的目的，在于通过技术手段，找出以供识别的事物的特征。当然，从管理层面上看，由于受社会经济和技术条件的影响，属性检测技术必然由模糊走向精确。

3.3　属性整合是获取事物特征的关键

世界上没有完全相同的事物，任何事物都有其自身特征。这说明，对任意两个事物，至少存在一个使两者相区别的特征[1]。

属性整合是对属性检测所获得的事物属性值进行比较，以形成事物特征的处理过程。要对一组事物进行识别，它们之间必须要有可比性，即共同拥有的属性。事物的属性是多方面的，其共同拥有的属性值的差异，是不同事物的可比较点。基于此，我们可建立起识别事物的模式，本文称之为属性整合模型。给定一组具有多种属性的检测对象，其每一种属性可称为一个数学模型，每个模型包含一个或多个变量，若将检测到的值对应该模型中的变量，便可形成个体检测对象的一个或多个属性值的集合。通过对同一组每一个对象相对应的属性集合进行计算，可生成个体检测对象的特征集。因此，我们可以这样认定：事物属性值的差异，就是此事物区别于彼事物的特征。人类对事物的认识始终受时间和空间范围的限制，人类的认识能力也始终处于发展状态中，因此，属性整合就是一个由多属性到单一属性模型，由多变量属性模型到单变量属性模型的过程。

属性检测的结果不能简单地作为识别事物的唯一依据，属性整合的结果才能形成事物的特征。属性论回答了图书馆当前问题的根本原因，也为推进图书馆的高效管理，构建Self-ABRS系统提供了可靠的理论依据。

4　Self-ABRS贴的关键——读者与文献的属性整合模型及属性检测技术

4.1　读者属性整合模型及其属性检测技术

读者具有社会的和生物的两种主要属性，对读者身份进行识别的方法一般分为“基于特定物品、基于特定知识、基于生物特征”等三种。实践证明，前两种方法由于“存在携带不便、容易遗失、或者由于使用过多或不当而损坏、不可读和密码易被破解等诸多问题”[6]，因此仅在馆藏文献非人为侵害状态下具有实用价值。生物学研究表明，人体具有多个区别于其他个体的特征集，例如手型、指纹、人脸温谱图、虹膜、视网膜、声音等。因此，Self-ABRS选取读者单一的生物属性作为建立读者识别的属性整合模型是行之有效的。

“基于指纹的生物识别技术是应用得最早的。每个人都有自己唯一的、持久不变的指纹”[7]。目前，“作为发展时间最长，应用范围最广也最成熟的生物识别技术，指纹识别以其安全、简便、快捷、准确、可靠的特点已经得到了现代信息社会的认同”[7]。指纹识别技术的引入，不仅有利于对馆藏文献人为侵害行为[8]进行防范和简化借还程序，而且大幅度减轻了证件管理工作的负担。因而，国内各科研机构或技术开发公司所研制的指纹识别系统是Self-ABRS对读者进行认证的理想选择。

相应地，读者数据库的结构也由原来的单一的社会属性集合，转变为社会属性和生物特征互为映射的多属性集，宣告了为每位读者制作证件的历史即将结束。

4.2　文献属性整合模型及其属性检测技术

作为信息资源重要组成部分的文献，是“人通过一系列认知和创造过程之后以符号形式存储在一定载体（包括人脑）上可供利用的全部信息”，“其最主要的特征是拥有不依附于人的物质载体”[9]。当某种文献制作完成时，它便具有了一系列固有属性：序列化信息符号、记录和描述方式以及物质载体的外观、材质、重量等。当文献载体进入馆藏流通后，文献属性中又增加了馆藏业务注记、书标、条形码等馆藏属性[8]。

借还管理系统要求快捷准确地检测每种文献，这是现代化技术应用于图书馆的主要目的。对于日常借还管理所面对的普通文献而言，载体的信息符号、记录方式、描述方式、材质等属性，包容于每册文献的成百上千的页面之中，将它们作为检测目标实用价值不大；而业务注记、书标、条形码等集中在每册文献的局部位置，易于快捷检测，具有识别个体文献的作用，因而可作为属性检测目标。此外，馆藏文献的重量也可作为检测目标，但仅以此作为检测目标仍达不到识别全部馆藏文献的目的，因为虽然属性整合模型的建立是以属性检测技术为基础，并依托了现有的技术条件，但必须采集文献的多种属性值，才能尽量保证检测的准确性。换言之，即扩大检测范围，突出事物的特殊性，以反映事物的特征。Self-ABRS采用馆藏条形码、重量、可视外观的“1+1”或“1+2”的组合，是较为理想的选择。

条形码读取技术早已在图书馆使用，以防盗为目的的测重仪所采用的重量传感器已达到区分1/4张16开普通纸张的精度，指纹识别视图识别技术业已成熟，这些技术条件为研制馆藏文献条形码、重量、外观视图综合检测设备提供了支撑。今后，不论是采用“条形码技术＋重量检测技术”、“条形码技术＋外观视图获取与识别技术”抑或是“条形码技术＋重量检测技术＋外观视图获取与识别技术”，都是区分个体文献的可靠方式。

4.3　借还过程属性整合模型及处理技术

馆藏文献的借还管理是一个运动过程，它反映出的依然是物质属性。其各个环节属性值的变化情况，即是该过程是否符合既定原则的特征。

相应地，由读者社会属性集、读者生物特征集、文献条形码集、文献重量集、文献视图集等互为映射的属性集合，构成了Self-ABRS借还过程有效完成所依赖的数据库。

读者和文献属性整合模型的确立，有效属性检测技术的应用与集成，并辅以适当的容错技术，构成了本文第二部分所述的以读者和文献数字信息为纽带的、以计算机网络技术为核心的Self-ABRS系统。

5　结语

基于属性论的属性检测技术在馆藏文献借阅管理中的广泛应用，将引导该领域内继图书馆自动化、e-book之后的又一次技术革新。Self-ABRS系统超越了当前的人工与计算机辅助借还管理系统，超越了人为侵害管理系统，它将图书馆员从程序化的繁重劳动中解放了出来，降低了管理成本，为将更多资源转向数字化建设创造了条件。

用于读者属性检测的图书馆指纹认证系统，自2004年4月在哈尔滨理工大学图书馆正式投入使用以来，效果十分理想；而另一个能够支撑Self-ABRS的子系统——图书重量真伪鉴别系统，经笔者所在图书馆近期首次试用，也达到了预期目标。可以预言，完整的Self-ABRS系统应用于实际工作将为期不远。

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识别技术论文篇8

关键词：人脸识别；图像识别；识别技术；研究

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2013.03.043

0 引言

人脸图像识别，主要是利用人脸的分析以及比较，针对其中的相关视觉特征以及相应的信息，进行身份的鉴别，总的来说，人脸图像识别技术和声音识别、指纹识别以及虹膜识别等，都是属于生物特征识别技术的范畴之内。但是，人脸图像识别技术又和其他的生物识别技术有着一定的不同，也有其他的技术所无法比拟的优势，例如，在人脸识别技术当中，不需要干扰人们的正常行为，就可以达到极佳的识别效果，因为人们只需要在摄像机之前以自然的状态停留一段时间，计算机就可以进行快速的身份鉴别，并且准确度较高，这一点优势是其他的生物识别技术所无法比拟的。正因为如此，现今人脸识别技术得到了非常快速的发展，在多个领域当中，都有着广泛的运用，包括安全防护、企业的防护等，下文将针对其中的主要技术，进行深入细致的探究和分析。

1 人脸识别的主要方法

人脸识别的技术方法，有许多种，包括基于几何特征的识别技术、基于神经网络的识别方法、基于匹配的人脸识别技术等，下文将进行着重的阐述，力求帮助相关技术手段在实践操作当中得到更加广泛的运用。

1.1 基于几何特征的人脸识别技术

此种类型的人脸识别技术，其起源于上个世纪九十年代。基于几何特征的人脸识别技术，主要是针对人们的眉毛、眼睛、鼻子、脸以及嘴巴等，分析其形状以及它们之间存在的相应的几何关系，同时将其很好的存储为一个具有特征的图形矢量图，所以，总的来讲，基于几何特征的人脸识别技术，可以归纳为矢量图之间的距离。同时，在相关的识别当中，为了有效的提升识别的效率和质量，运用此种方式针对照片进行相应的预处理，其中的项目包括有二值化、图像的灰度变换、图像的归一等。基于几何特征的人脸识别技术，主要的优势是识别的速度较快并且对于内存的要求比较小，但是，其没有有效的形成一套统一式的特征提取标准。

1.2 基于相关匹配的人脸识别技术

基于相关匹配的人脸识别技术，其主要的识别技术方法包含有等强度的识别线法、各种模板的匹配法等等。在模板的匹配法当中，由于其是一种经典的模式识别就似乎方法，所以，主要是采用归一化互相关的技术，直接的对两个图像之间的匹配程度进行计算，而模板的匹配法当，还需要两个图像之间的相关目标，有着同样的尺度、光照以及取向等，所以需要进行相应的预处理。此种识别技术方法，受到图像的质量以及人脸的遮挡等等相关因素的影响比较小。而等强度线，则主要是利用灰度的图像，进行多级灰度值的相关匹配识别，此种技术，需要在背景以及头发均为黑色的前提之下运用，并且，对于表面的光照等，要求也较高，总的来讲，其限制的因素较多，所以应用的范围也比较小。

1.3 特征脸的识别技术

特征脸的识别技术方法，起源于上个世纪九十年代末人们提出的人脸识别技术理论，其基本的思想，是将相关图像之中的人脸区域，看成是一种随机的向量，同时，根据相关的操作，将图像的统计特征，进行相应的正变交换，即K-L变换，进而获得相关的正交K-L基底，利用此写基底，针对其中的线性组合，可以对人脸的图像进行表达，对人脸进行描述，进而可以进行人脸的识别，同时准确度也较高，此种方式，由于利用到了相关的技术，所以也可以称为基于K-L的变换识别技术方法。针对此种方法，在进行相关的变换之后，其低维的空间之内有较好的人脸表达能力。但是，特征脸的识别技术方法劣势在于对于外部的因素带来的图像影响，无法进行有效的区分，同时，没有很好的考虑到人脸的信息类别，姿势、光照等因素，都会对其识别的准确度造成一定影响，所以，其技术理论在应用当中还存有缺陷。

1.4 基于神经网络的人脸识别技术

基于神经网络的识别技术方法，主要是利用神经网络当中较大量的简单的处理单元，即神经元，来构成相应的复杂系统，将其很好的互联起来，进而解决相应的识别问题。常见的神经网络模型，主要有多层的映射网络、感知器以及RBF网络等等，它们都是从不同的角度针对生物的神经吸引当中不同层次进行相关的模拟以及描述，此种技术方法的识别效率较高，准确度也较强。在早期的人脸识别技术当中，神经网络主要是；来自联想的映射网络，使用来进行人脸的回忆功能。在后期的研究当中，发现其可以等价于输入的矢量交叉矩阵，同时，利用此种技术方法，可以对一组人脸进行分量的分析识别，在相关的操作过程当中，不需要进行较为复杂的信息提取工作，同时，也不需要一套由工作人员来确定的规则，可以根据具有代表性的图像样本，进行自我的学习以及信息量的扩充，具有较强的自适应性，同时，其缺点也同样明显，运算的量较大、训练的时间也较长。

2 基于特征的人脸识别技术

根据上文的详细阐述和分析，可以对现今主要的人脸识别技术方法有着一个详细的了解和掌握，接下来，将针对基于特征的人脸识别技术方法，进行全面的分析和探讨，力求更好的推动此项技术的进步和发展。

2.1 图像的预处理

基于特征的人脸识别技术方法，主要是通过对人脸之上的个正特征信息进行提取，其实现较为简单。首先是图像的预处理。为了更好的提升图像的识别效率，就需要对图像进行相应的处理，处理主要包括有灰度的变换以及二值化。灰度变换主要是为了将图像的灰度从一个比较窄的区域当中，有效的扩展到0～255的整个的灰度定义域之中，其变换的公式如下所示：

L2=255*（L1-Lmin）/（Lmax-Lmin）

运用此公式，针对图像进行二值的转化，同时，采用二次边缘的提取方法，来进行下一步的计算。其实现的方法，G1至G9为3*3的区域，同时，计算得出G5周围的几个点的灰度值之和，并且，按照上述的公式，计算得出结果值，而当G5的中心点灰度值小过于阂值之时，则该中心点是黑点，反之则是白点。具体的图像如下图所示：

同时，在进行人脸图像的预处理当中，还需要注意人脸图像姿态的归一化，以减少任务姿态存有的一定程度的深度偏转现象。一般的，将图片调整至正面视图，并且在图像的旋转当中，还需要注意两眼间的角度，将其作为图片旋转的基准，两眼之间的中点以及鼻尖的角度，则为计算的基准。两眼的中点和鼻尖以及鼻子保持在同一条垂直的直线之上，此图像则为正面视图，如果不再一条垂直线之上，则图像是姿态偏转类型的视图。针对双眼和鼻尖等点，来求出两幅图像之间的仿射变化关系，同时再进行图像的校准，进而补偿由于姿态的深度存有偏转带来的影响。

2.2 图像的特征定位以及特征的提取

针对相关图像进行相应的预处理之后，即可对眉毛、眼睛、嘴以及鼻子等特征的部位进行定位，并且对其图像的信息进行提取。通过对灰度图像进行相关的水平灰度投影以及垂直的投影，可以初步的对人脸进行定位，然后，运用一个和瞳孔的大小相类似的方框，针对整张脸进行搜索，对其中的信息进行提取和分析，而当落在此个方框之内的黑色素达到最大的个数之时，此位置即为眼睛的位置。同时，在准确的对眼睛位置进行定位之后，就可以有效的搜索边缘点，得出眼睛的实际大小情况等。眉毛的位置搜索，也是通过灰度的垂直方位图来进行匹配操作。从人脸的顶点开始，逐渐的向下移动，在每一次的移动当中，在该点的部位放置一条水平的缝条，进而将其相关的垂直灰度，和投影图进行分析和比较，如果两者的比较结果保持一致，并且其位置是处于眼睛的上方，那么就可以判定出此位置即为眉毛的位置。

嘴巴以及鼻子，定位的方法比较类似，当定位鼻子之时，需要从眼睛的垂直位置进行相关的搜索，而当水平方向之上得出的灰度图像素数达到某一最大值之时，则可以确定该位置为鼻子的Y坐标位置，根据计算，即可以得出其X坐标的具置。

2.3 识别效果分析

根据上述的分析，可以对特征识别的主要技术方法和操作的流程等，有着明晰的了解和掌握。针对目标进行人脸的识别，并且针对特征的定位以及相关特征信息的提取，还需要从照片当中将得出的信息查找出来。经过多次的实验和应用，使用该种技术方法得出的人脸识别准确率可以达到90%以上，准确度较好。

3 结束语

综上所述，根据对人脸识别技术方法进行详细的分析和阐述，并且着重的对其中主要的技术理论、应用的流程以及根据特征的人脸技术方法进行分析和探讨，力求更好的推动此项技术的进步与发展，为相关技术和事业的前进作出积极的贡献，同时，促进其在更多的领域当中得到更加广泛的运用。

参考文献

[1]王磊洪，浅议人脸图像识别技术的主要方法合格技术理论[J]，现代科学，2010.9

[2]周晨为，试论一种基于特征的人脸识别技术方法和在实践操作当中的应用[M]，现代计算

[3]机科学技术，2009，3

识别技术论文篇9

办公自动化 管理 知识 经济 制度创新

一、技术还是管理？

对于一个 社会 ，管理和技术同等重要，但技术和管理的结合部比二者更重要。这是最新的“知识经济”理论提出的振聋发聩、发人深省的创见。它明确地表达了这样一种一直被混淆的观点：人类的首要和终极目标不是为了追求技术而是为了追求知识，知识只有在具有创新能力的情况下才能被获得。此外，现实的情形是，技术，特别是信息技术本身并不能直接转化为生产力，人们可以买到技术但却不能仅靠金钱买到效率，（我们有太多的用钱堆砌起来的信息系统，在那里人们见惯了高技术与低效率畸形并存）。但尽管世人对技术成果必须经由管理创新才能发挥作用不持异议，但如何使技术成果特别是信息技术成果实现管理创新却是令所有人困惑的问题，而“知识经济”理论所提出的“知识管理”的探讨，令人信服地抓住了问题的关键之处与核心精神。

二、知识与创新

在信息技术时代，知识与创新具有怎样的特征与意义？美国《福布斯》杂志1998年4月22日题名为“迎接知识经济”的文章1很好地阐述了这一论题。主要内容如下：

（一）信息技术时代的“知识”

知识与信息

文章指出，知识不同于信息，并且，“知识的首要目标不是技术”。在信息技术时代知识的具体涵义和目的是：把信息与信息、信息与人、信息与过程联系起来以促进创新。其产生的过程及在信息时代的运用的具体目的是“信息与人类认知能力的结合才导致了知识的产生。它是一个运用信息创造某种行为对象的过程，这正是知识管理的目标”。

无形资产胜于有形资产

知识可分为显性的和隐性的，正是隐性知识对 发展 具有潜力，但是 目前 能管理隐性知识的技术却很少，知识管理的创造性就是体现在使隐性知识发挥巨大潜力的过程中，知识管理要开发提供处理隐性知识的技术“把隐性和显性知识进行处理用一种适合于用户和商业环境的方式表现出来”。从上述意义而言，在信息技术时代，人们将重视无形资产更甚于有形资产。

（二）知识管理

关于知识管理的概念文章提出了如下几点特征：

知识管理不是信息管理，其重点不是“技术和信息的开发”，而是“个人创新和集体的创造力”；

知识管理“不是一门技术而是各种可行解决办法的一种综合”，“是通过知识共享、运用集体智慧提高应变和创新能力”；

知识管理属于管理经营范畴，其实施在于建立激励共享知识的机制，培养集体创造力。作者特别指出“创新和创造能力属于经营过程，但是以前几乎没有那个公司持这种观点”。

三、知识管理与管理创新

（一）成就与反思

自1985年以来，我国制定了办公自动化建设与发展的国家规划，政府各部门开始了大规模的信息技术的引进和信息系统的建设的进程。1996年，国务院信息化工作领导小组开始制定《国家信息化“九五”规划和2010年发展纲要》，显示了我国为在下个世纪初的全球信息化浪潮的发展中走在前列而为之奋斗的决心。此后，在这十多年来的发展历程中，政府部门的办公自动化经过了奠基、初创的阶段，已进入成熟期，然而，办公自动化的建设是否在实质上提高了我国政府的管理效率？在那些具体的方面提高了效率？在那些方面没有？从投入与产出的 分析 来看，目前的办公自动化建设是有效益的还是低效益的？我们应当如何评价政府办公自动化系统的效益，包括当前的和潜在的效益？

上述问题很少被认真提出，而且也很难回答。众所周知，我国的办公自动化是靠技术设备的配置为主体,而不是以管理理论、管理思想特别是管理方案的创新为支撑点。以这样的方式实行的办公自动化是高投入和低产出的。目前我国政府的办公自动化的效益既没有被重视也没有被普遍地进行评估。在政府管理领域内缺乏新理论和新思维。

不容否认，我们对上述问题尚未能作出 科学 和明确的回答。特别是当 研究 的领域不仅仅涉及纯技术层面而且涉及到政府管理以及其间的复合关系时。对于在政府领域内，如何使技术与设备的投入转化为效益成果，当前特别需要各领域专家作跨学科的综合性的探索与创造性的思维。从国际的经验来看，技术要转化为生产力必须经过管理的创新。前述知识管理就正好为我们提供了一个思考复杂问题的切入点，是任何变革都必须具有的理论准备。

（二）管理体制变革的征象

人类社会仍处于前信息社会，在发达国家，为信息技术时代所作的管理变革也只是初露端倪，但我们已经能够发现一些特定的征象，它们表现在如下一些方面变革：

组织结构的改变

由于信息传输方式的根本改变，建立在逐级上传下达方式基础上的传统金字塔式等级制的科层制组织结构（包括政府组织和 企业 组织）正在逐步解体，有时可能会发生突变。七十年代，以阿尔文.托夫勒等为代表的未来学家对社会信息化特征作出过预测2，这些远见卓识的观察和判断以惊人的准确性预言，将产生符合时代节拍的新的组织形式，组织结构呈现出频率越来越快的不稳定性，非常规部门快速增长，职能部门依然存在，但越来越多为解决一个专门问题而一用即弃的小组在其中“时隐时现，快速来去。”新的组织形式将是暂时性很强、适应信很强、变化迅速的，充满着稍纵即逝的基本单位和流动性极强的个人。相应的信息系统体系的建设也应是具有灵活性和强适应性的体系，特别是它导致重要的观念改变：过去一直认为并强调人??机系统要适应人和机构的要求和工作特点，而现在，情况变得模糊了，人和系统要更多地适应信息时代的变化性的特点，更具体的说，是人在改变、要求人作更多的改变。

2 工作岗位的流动与业务过程的多层面交互性

组织结构的变化也会带来工作岗位的不稳定性。例如，今天美国的工作场所的非全日制工作岗位越来越多，同时，衡量工作结果的方式和观念也大大改变， 目前 已有3/4的比率的工作脱离了按“岗位付酬”的旧观念与旧制度，转而为按“业绩付酬”。

传统官僚组织包括政府和大 企业 组织的科层制的典型特点是严格的专业分工、部门分工下的业务过程，在信息技术 时代 将大大改观，取而代之的方式是跨专业学科、跨部门和跨地域的多层面的交互式业务过程。体现在软件开发方面，有大量的关于“群件”的产品出现，适合不同层面的交互性业务过程：一项设计或一个总体方案是由不同地域不同部门的人实时交互进行的，教师与他的学生动态、交互式完成授课，商家更多地与顾客群体一起在相互切磋的情况下完成交易。在所有这些活动的背后的支撑基础设施是环球信息 网络 。

知识型工作人员的工作方式

“知识型工作人员需要领导但不承认等级”，这是被称为美国管理 理论 界的泰斗的彼得.德鲁克早在30年前就指出的。3他说，知识与任务而不是与等级相关，“任务决定一切而不是取决与姓名、年龄，或科目的预算，或从事这项任务的个别人的等级……所以知识必须象一个小组一样地组织起来，其中由任务来决定谁负责、什么时候、负责什么、负责多长时间”。

（三）支持管理创新的系统特点

由上述信息时代管理体制变革的征象得出的初步结论是真正的管理创新必须是与这些变化相一致的，具体而言，包括以下几个特点：

1 灵活应变性

无论是组织机构还是信息系统结构都应以灵活应变性作为主要性能指标，单纯数量上的增减并不能显示改革成就的主要性能。英国《 经济 学家》杂志1993年9月一期对美国政府改革的评论文章4中指出“改革需要策略变化，消减工作人员只是精简机构的短期设计，当时间到来时，需求会使机构增加，这种作法不甚明智”。同样的意见也可适用于我国今天的政府改革。

开放交互性

同样，业务变化以及相关的信息系统都以能适应和支持开放性和交互性为性能衡量指标。其长期潜在的好处是这样的系统和工作特点是促进知识交汇同时也是促进知识创新的。

知识中心性

等级威权正在信息时代的面前逐步瓦解。知识威权重于等级威权。对以知识为中心的工作的组织管理和支持是管理 科学 研究 和信息系统构造的中心课题。与我国传统的尊重知识分子的观念不一样，知识分子只是一种身份，有时还演变为一种等级身份，而知识管理不重视等级身份重视的是知识，一切围绕知识组织起来，既不为等级所阻隔也不为专业所阻隔。围绕知识的任务一旦完成，组织的使命也就结束。所以，支持知识中心的组织机构或信息系统是最有创造性的系统。

（四）知识管理系统与网络

上述关于支持管理创新特征的系统，即具有知识管理能力的下一代办公自动化系统一定是一个基于internet的系统，正是因为只有在internet上才具有支持我们所说的创新特征的充分能力：灵活应变、开放交互和知识中心性。现在正是需要我们对基于internet 网的“网上政府”或“网上办公管理”作前瞻性思考的恰当时机，需要实际地去预见其潜力和风险，作出我们的积极响应与对策。

四 政府与管理创新

识别技术论文篇10

【关键词】　RBF 混沌 模糊 指纹识别 模式识别

指纹识别技术，可称为人体密码，是模式识别领域中使用最早的，也是最为成熟的生物鉴定技术，它是集传感器技术、生物技术、电子技术、数字图像处理、模式识别于一体的高新技术[1]微软公司在新一代操作系统Windows Vista中，把指纹识别作为身份验证方式之一。指纹识别技术的核心是指纹识别算法，可以把识别算法大致分为3个步骤：图像预处理、指纹特征提取和指纹特征比对[2](包括验证和辨识[3])。目前不少研究将神经网络用于指纹识别，提高了指纹识别性能。文献[4]提出了一种基于LVQ神经网络指纹识别方法，由于LVQ神经网络自身的自组织和聚类特性，可以很好地给出模式在多维空间的概率分布估计，从而可较好地完成指纹的识别。文献[5]介绍了一种基于DHNN(离散型Hopfield　神经网络)的识别技术，运用DHNN的联想记忆功能来识别指纹特征。不少研究将神经网络与模糊理论相结合[6,8]，提高了神经网络在指纹识别领域的研究水平。本文提出一种基于混沌模糊RBF神经网络的算法，并应用到指纹识别中。将混沌理论引入神经网络的构造，利用混沌对初值的极端敏感依赖性，从而可能对仅有微小差别的模式进行识别，由于引入了混沌噪声，可使网络具有很强的抗干扰能力，有效避免了复杂的特征提取工作。将模糊理论应用于RBF神经网络设计，提高了神经网络的学习泛化能力，能较好地逼近实际模型。应用混沌模糊RBF网络进行指纹识别，结合了模糊函数、混沌和神经网络的各自优点，得到了较满意的识别效果。仿真实验表明，该算法精度高、迭代步骤少、收敛快，混沌模糊RBF神经网络应用于指纹识别是有效的，能提高识别率。该算法不仅可以保证对指纹样本的正确分析，同时可以保证识别速度。将算法应用于电力企业集成管理，保证了安全生产和优化管理的目标，获得了良好的应用价值。

1　RBF神经网络

径向基网络是前馈网络中完成映射功能最优的网络，具有很好的模式分类和函数逼近能力。典型结构为两层网络。