识别技术十篇

识别技术篇1

人脸的自动识别是生物测定学研究的内容之一，是模式识别领域中的一个前沿课题。该课题的研究已有？30多年的历史。人脸识别正越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。目前，人脸识别现已成功应用到机场口岸检查、刑侦办案系统、门禁系统等许多领域。

与指纹识别技术相比，因为不需要直接的肢体接触，在应用中更加受到人们的欢迎，很大的便利了人们的使用。人脸识别技术的研究虽然已有多年的历史，但因在实际应用中，容易受到光照、姿态、年龄、表情、尺寸、背景等诸多外界因素的影响，所以对其研究及改善仍然是个热门话题。

人脸识别过程：

1.建立人脸图片档案：可以先用相机或摄像头拍取头像或照片文件，生成头像编码。

2.获得当事人的现成头像，可以通过相机摄像头现拍，或者通过图像输入，生成其编码。

3.将刚获得的图像编码与之前建立的图库编码进行对比，并进行检索，看是否符合。

图片录入编码方法是通过当事人脸部的特征和开头工作的，它可以不受光线、表情、发型、姿态以及眼镜位置等其他外部因素变换的影响，从而可以从众多不同的人中辨别出来。

在进行识别的过程中，这一系列的过程都是自动的、连续的、即时的进行的，并且不需要太复杂的设备，所以实际应用时还是很便利易懂的。与指纹识别技术相比，进行指纹识别时，是需要当事人肢体即手指与设备进行直接接触的，这无疑有一定的不方便之处，也会带来不必要的时间浪费。而人脸识别技术则不需要进行直接的肢体接触，仅仅需要将面部对准摄像头即可，大大的便利了使用。

在摄像头接收到当事人的脸部图像时，系统将会实时的对接收到的头像进行一系列的图像处理，一系列的处理后，再与之前录入的图库进行匹配。

人脸识别的发展可以追溯到20世纪60年代，通过了几十年的探索及研究，大体可以将其分为三个阶段：

第一阶段是主要解决了人脸识别过程中需要的面部的种种特征。在这一阶段中，Bertillon、Allen和Parke等人做出了主要的贡献。在Bertillon的系统中，用一个基本的语句和图库中的某一张图片相结合，提供了一个较强的识别系统。而Allen？则设计了一种有效的摹段，在这之后再交给Parke用计算机进行实现。然而无论是用哪种方式，这个阶段的识别过程仍然全部依赖于操作人员，还是需要很多人员的干预，并不能实现人脸的自动识别。

第二阶段是人机交互式识别阶段。研究人员用数学模型描述人脸图像的五官特征，并通过欧式距离来进行相似性度量。Harmon和Lesk利用多维特征矢量表示人脸面部特征，并设计了基于这一特征表示法的识别系统。在这之后，又陆续有人也采取了不同的方式，对几何特征计算进行了研究。但是，该方法仍然依赖于操作人员的知识，仍然没有摆脱人为的干预。

第三阶段才是真正的机器自动识别阶段。在这个阶段人脸识别技术有了重大的突破，很多经典算法陆续出现，如特征法，子空间方法，弹性图匹配法，基于统计外观模型和神经网络的人脸识别等。同时也出现很多用于算法性能测试的公开人脸库，比如ORL人脸库，YaleB人脸库，FERET人脸库等。在这个阶段，人们发现主要的人脸识别技术对于一些外部因素比如光照强度、姿势形态等由于收集数据的时候不是在理想情况下进行的，或者是因为当事人在被收集图像数据的时候不配合造成的变换鲁棒性比较差。所以以上这些因素成为了当时以及后来技术人员的攻克重点。也就是在这个时候，人脸识别技术的商业应用得到了迅速发展。21世纪初，美国先后两次对人脸识别的商用价值进行了系统的评测。

总的来说，当前的主要问题是解决在非理想条件下，以及当事人不配合以及人脸数据库里面的数据过于庞大而产生的一系列问题。

首先，就人脸识别技术的特点而言，人脸识别是一种精度很高、使用便利、不容易进行仿冒的一种识别技术，因此具有非常广泛的应用前景。在海关、交通、社保、公安、国防等多个行业和部门有着非常广泛的应用。

其实，人脸识别技术已经深深地走入了我们的生活，我们生活的很多方面都在和人脸识别技术打交道了。比如，在一些企业中，人们不在使用指纹识别技术来完成考勤任务，因为指纹识别技术的一些技术上上的特点逐渐的显示出其短板之处，更是有人会投机取巧从而并不能很好的完成它的使命。并且指纹识别技术需要进行直接的肢体接触，这些无疑带来很大的不便，效率小了很多。所以人们尝试寻求一种新型的方式，所以人脸识别技术被很好的利用在了工作部门考勤方面，人脸识别考勤非常方便，只需要刷一下脸即可，方便高效，深受企业欢迎。

正因为人脸识别技术给人们的生活以及方方面面都带来极大的便利，而它的应用潜力还远远不止于此，接下来技术人员仍然有大量的空间去发展人脸识别技术，还可以运用到更多可以便利到人们生活的方面。然而，尽管目前为止人脸识别技术方面已经有一定的成就，还是存在许多技术上的不足，仍然会有一些不方便的地方，接下来技术人员仍然需要大力的去探索人脸识别技术的应用以及消除某些方面还不够成熟的方面，尽量的去填好技术上的缺陷。

在应用过程中，人脸识别的速度和准确率无疑是这门技术最关键的点，而这也将是技术人员进行不断优化和不断改进的关键。人脸图像的识别会受到很多外界因素的干扰：人脸表情的多样性；以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变换等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大的难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。

识别技术篇2

关键词：自动识别；技术；体系；应用

中图分类号：F49 文献标识码：A

收录日期：2011年12月8日

一、自动识别技术概述

1、自动识别技术的定义。自动识别技术是指应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。

2、自动识别的对象。目前主要是对物和人进行自动识别。

3、自动识别技术的应用价值

（1）提高企业的自动化水平，提高工作效率，创造更多的价值。

（2）优化企业的工作流程，降低运营成本。

（3）通过建立合理的识别加密方式，保护个人隐私和商业隐私，提高安全性。

（4）利用识别技术，可以在很短的时间内提供更多信息。

二、自动识别的技术体系

自动识别方法常见的技术有5种。如图1所示。（图1）

1、条形码识别技术。条码是一种由一组排列规则的条、空及对应字符组成的标记，用以表示一定的信息。

（1）常用的条码。有EAN码、UPC码、39条码、交插25码和EAN28码。

（2）条码分类。包括：一维条码（通常是指传统条码，一维条码按应用可分为商品条码和物流条码两种）；二维条码（按构成原理和结构形状的差异可分为两类，一类是行排式或层次式二维条码，另一类是棋盘式或点矩阵式二维条码）。

2、磁条识别技术

（1）磁条是指一层由定向排列的铁性氧化粒子组成的材料。磁条需要与磁头作物理接触，由磁条滑过磁头进行信息的读写，最终实现识别。

（2）磁条技术在很多领域得到了广泛应用，如：信用卡、银行卡、登机牌、自动售货卡、现金卡、会员卡等。

3、光学字符（OCR）识别技术。光学字符识别主要是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。

4、生物识别技术。生物识别是针对人类独有的物理特征或行为特征进行辨识，透过辨识程序确认并认证身份的技术。主要分为物理特征类识别与行为特征类识别：

（1）物理特征类识别（手指；手掌；眼睛，包括虹膜、视网膜；面孔）。适用于需严格确认身份的情况下，以直接采集人体独有的物理特征方式来识别身份，目前以指纹识别技术应用最为普遍。

指纹识别技术可分为验证和辨识。验证是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的对比来确认身份的过程。辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹（一对多）。

（2）行为特征类识别（包括：签字、语音）。适用于需要较高便利性的情况，以采集人类行为表现的差异来识别身份，目前以签名识别技术应用最为普遍。

签名识别技术在应用中具有其他生物识别所没有的优势，人们已经习惯将签名作为一种在交易中确认身份的方法，它的进一步的发展也不会让人们觉得有太大不同。实践证明，签名识别是相当准确的，因此签名很容易成为一种可以被接受的识别符。但缺点是随着人年龄的增长、性情的变化与生活方式的改变，签名也会随着产生改变。

5、语音辨识技术。语音辨识是一种非接触的识别技术，用户很容易接受并使用，但缺点是语音变化的范围太大，很难进行精确的匹配，而语音会随着音量、速度和音质的变化而影响采集与对比的结果。

6、智能卡技术。又称智慧卡、集成电路卡（IC Card），是一种将具有微处理器及大容量存储器的集成电路芯片嵌装于塑料基片上而制成的卡片。卡片包含了微处理器、I/O接口及内存，提供了数据的存取控制及储存功能。

7、射频识别RFID。又称电子标签、无线射频识别，是一种通信技术，通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

三、常见自动识别方法比较（表1）

四、自动识别技术的应用

随着自动识别技术的日趋成熟，性能越来越稳定，作用和效果已被社会所公认。目前，自动识别技术已广泛应用于身份识别、零售、物流运输、邮政通讯、电子政务、工业制造、军事、畜牧管理等各个领域，如图2所示，在我国经济发展中发挥着越来越重要的作用。（图2）

物联网时代的来临，给自动识别技术带来新的发展机遇和挑战。随着进一步的推广和应用，自动识别技术将在人们未来日常生活的各个方面都会得到具体的应用，将会发展成为未来信息社会建设的一项基础技术，具有良好的发展前景。

主要参考文献：

[1]中国物品编码中心，中国自动识别技术协会.自动识别技术导论[M].武汉：武汉大学出版社，2007.

识别技术篇3

正在被改变的生活方式

多年以来，人脸识别技术在应用层面一直被“困”在安防领域，而这几年，相机、电视以及互联网公司的频繁介入，使得这项技术越来越“亲民”。

相机

如果你手边有尼康、索尼等日系的相机，使用时，会发现相机对于笑脸的识别，以及根据人脸部区域进行对焦会非常方便，所以说，你早就体验过了人脸识别。

智能电视

智能视作为家庭娱乐的终端设备，在智能交互方面也用上了人脸识别。包括联想、海尔、海信等公司出品的智能电视，可以将自己的脸部特征通过内置在电视中的摄像头录入，然后整理出自己喜欢的频道。再次使用的时候，摄像头会对坐在正前方的用户进行人脸识并别分辨出是哪位用户，然后用户就可以立刻观看自己喜欢的节目了。

手机

手机自然也不会例外，被F acebook收购的最近也在AppStore中推出了应用人脸识别技术的手机拍照应用K LIK。这款应用所主打的并不是丰富的滤镜功能，而是社交分享功能。它能够在拍照过程中自动将拍摄对象的身份从画面中识别出来，并且迅速分享到用户关联的Facebook等社交网站的账户。

ATM机

到银行A T M机取款的方式将来或许也会发生变化。我们常看到这样的新闻：犯罪分子通常抢劫受害人的银行卡并逼问出密码后，会在AT M机取走钱款。国家相关部门正在和银行系统酝酿一个计划，一旦实现，将会从根本上杜绝这种犯罪途径。这个计划是将个人的银行卡信息和二代个人身份证结合起来，AT M机也将装载人脸识别系统，用户想在A T M机上取款，用身份证就可以实现，取款过程中，AT M机上的摄像头将实时记录取款人的脸部特征，并迅速比对身份证上的照片，核实身份后方可取款，如果核实失败，将无法取款。

人脸锁

以后我们到家开门时，不用再在包里翻来翻去找钥匙，对着门口的人脸识别系统“刷脸”确认身份，便可进门。这不是科幻，而是技术上已实现的现实。当你进入办公大楼后，用不着钥匙开门了，走到办公室所在的楼层门禁，站在普通电话机大小的人脸识别门禁边，头像随即显示在门禁的小屏幕上，内置的识别系统扫描了脸部特征确认身份后，门禁便自动打开，识别过程只需要一秒。目前国内市场已经有许多企业开始使用上述的人脸识别门禁考勤系统，被人们称为“人脸锁”，支持人脸、密码和钥匙三合一开锁，用户可以按自身习惯选择，操作起来也挺方便。

应用中存在的不稳定性

虽然现如今人脸识别在社会中应用越来越多，但是人脸识别是以人脸作为生物特征来识别的，人脸在视觉上具有“一人千面”的不稳定性特点，如人可以通过脸部变化很多种表情，从不同角度观察，人脸的视觉图像相差也很大；人脸识别还会受一些遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、光照、年龄等方面的影响，这都会给识别带来很大的困难。相反，有时不同人体之间的区别并不大，如双胞胎的五官外形就长得很相似，以致不易区分开来。

由于人脸识别主流技术是基于可见光的识别，因此，环境光照的变化是人脸识别技术最大的瓶颈。当识别时的环境光照和注册时的环境光照不同时，往往会导致人脸识别的性能大大下降，这也是制约现有人脸识别系统真正应用的重要原因。

人脸识别技术方便、快捷，大部分用户对它的期望值很高，但从目前技术上看，人脸识别要适应一些变化因素是很困难的，人脸识别是一门有关计算机研究领域的技术，它模拟了人的智商，但人的智商是计算机所不能比的，人是有记忆的，而计算机没有，人脸识别一般只凭一张照片来对人脸进行识别。因此，用户不能以人的标准去衡量这一技术。而且，并不是所有的场合都适应人脸识别技术。

超高准确率下的安全隐患

人脸识别系统说起来很简单，就是通过一台计算机，把一张人脸和身份信息对应起来。利用电子设备对人的脸部特征信息进行身份识别，是生物识别技术的一种，人脸识别的过程其实并不复杂。首先是检测人脸，通过计算机判断输入图像中是否存在人脸，存在的话便显示出其位置和大小。然后是定位面部特征，对判别出的每张人脸，都会记录五官细节及其脸部轮廓信息。最后一步便是人脸比对，根据已定位的面部特征与数据库中的人脸比对相关信息，判断其身份。

由于人脸识别系统信息的存储方式，仍是以计算机能识别的数字或代码为主，和其他电脑信息一样会受到黑客的威胁。目前不少人脸识别产品的准确率都达到了98%、99%。那么，这是不是代表人脸识别万无一失？从理论上来说，99%也不是万无一失。1%甚至于百分之零点几的错误率虽然很小，但如果碰上了，就可能会造成损失。即使采用了活体检测技术（一种人脸识别过程中，需要使用者做点头、微笑等动作，避免照片欺骗的技术），但通过高仿真的蜡像，多次进行尝试，也是有可能通过系统的。

解决公共安全问题微不足道

人脸识别尽管在过去几年有着巨大进展，但它对解决公共安全问题来说仍然是微不足道的。2011年，F acebook将人脸识别功能引入欧洲市场。网站扫描了用户上传的数亿张照片，对用户和好友建立了人脸特征数据库。根据这一数据库，用户未来在上传新照片时，Facebook将会自动提示是否根据其中的用户名字标注标签。随后开始被欧洲各国的消费者表示不满，2016年9月底，面对欧盟官员的压力，Facebook承诺在欧洲市场去除网站使用的人脸识别技术和功能。

人脸识别在内的生物识别技术，若是用于维护公共安全，比如机场、海关、公安部门等，只要相关部门注重对采集的生物特征信息保密，合法使用，侵权的可能性较小。但只要是采集公民的生物特征信息，就存在信息泄露的风险，尤其在民用这一块，国家有必要出台或完善相关的法律法规，保障公民的个人信息安全。

人脸识别技术今天已确定超越人类。科学实验数据称，正常人最多能够记住500张脸，有一些销售类职业以及特异功能拥有者记住5 000张脸也已经是极限了。

假如想象有一天在北京有100f个动态人脸识别的摄像机，而北京有3 000万人口，在这种背景下，动态人脸识别每天产生的问题高达数以万计。在这种情况下，发生错误的概率即使再低，但乘以这么大的基数也会产生海量的误报。

除了人脸识别还需加入指纹、声音识别

人脸识别技术的安全问题层出不穷，为了一步提升人脸识别的效果，人脸识别技术需要加声纹识别的方案，使用者不仅需要人脸识别通过，还需要声音也能够通过，这种方式让冒认的难度增加很多，可以进一步提升安全性。

第一代高考身份认证系统就以照片的人脸识别为主，但二代身份认证系统，除了人脸比对外，还包括指纹、二代身份证和声纹“四合一”的数据比对。考生在登记身份信息时录入身份证，系统紧接着就会提醒拍照、录入指纹，最后还要说出一段指定的口令录入声纹，整个过程不超过一分钟。监考人员如果对考生照片有疑问，就可以核对指纹和声纹等信息，就算指纹模糊，还有声纹可以对应，4个条件怎么都可以核对出来，所以安全性大大增加。

除了传统的点头、摇头等活体检测，还会对用户说话的口型进行比对，避免视频方式欺骗。虽然人脸识别技术并不完美，但人脸识别依然是计算机视觉和人工智能研究领域的一个重要挑战，在公共安全、执法、移动互联网和娱乐领域都有大量应用。未来人脸识别的使用不光是安全部门的需要，还可以用于手机移动端，甚至是无介质支付方面。

比如现在手机A pp中，遇到一些大额支付，除了输入密码外，再加入人脸识别和声纹识别这样的技防手段，无疑可以大大提高金融账户的安全性。另外，一些社区范围的支付上，甚至可以不需要手机、银行卡等介质，直接通过刷脸来完成。一些社区只需要安装一些人脸识别系统，与会员系统和支付系统对接后，使用者只需要在社区内刷脸，就可以完成支付。

前景可期 机遇与挑战并存

随着人脸技术在软、硬件方面的进步，其稳定性、准确性、安全性大幅度提高，使得人脸识别技术不再停留在研发层面，而是更加靠近实际应用层面了，让身份识别更加安全可靠，更容易让大家接受，各个领域应用越来越广泛。

目前在人脸识别技术上应该致力于发展创新更加智能、安全、高效的社会环境，也保障每个人的隐私安全，推进未来人脸识别不断创新发展。和其他形式的生物识别一样，人脸识别是机遇与挑战并存，但对于已研发、应用一些时间的人脸识别技术而言，依旧有很大的成长空间。

识别技术篇4

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。

识别技术篇5

指纹IC卡，让你生活更便捷

目前，我国在金融、电子商务中使用的基本上是智能IC卡，这类卡在使用时是通过“用户ID+用户密码”来进行身份识别和数据的访问，基于该方式加密的金融卡有两大隐患，一是微机只认密码不认人；二是密码位数短，容易破解，若位数长，用户很难记，常遗忘密码，所以对用户造成使用时不便。全球的金融IC卡使用区域是受限制的，这主要是因为各国的IC卡标准不统一。指纹IC卡结合是指纹识别技术中最有前景的方向。该技术把卡主人的指纹(加密后)存储在IC卡上，并在IC卡的读卡机上加装指纹识别系统。当读卡机阅读卡上的信息时，一并读入持卡者的指纹，通过比对卡上的指纹与持卡者的指纹，就可以确认持卡者的身份，从而进行下一步的交易。目前ATM提款机加装指纹识别功能，在美国已经开始使用。这时，用户不需要任何密码，更不会担心丢失或遗忘。将指纹识别技术应用于金融卡，也是一种加密上的改进，但比起虹膜识别技术的误辨识率要高，拒真率也高，虹膜技术在金融卡身份识别中将更有前途。

让无处藏匿

指纹不仅能泄露身份，还能告诉别人你在过去一段时间接触过什么。用最新发现的指纹识别技术，能鉴定罪犯的犯罪事实，指纹应用于破案已经不是什么新鲜事了，犯罪分子们也深知指纹的威力，道行稍微高点儿的，都知道作案之后抹掉指纹痕迹。不过，最近美国科学家开发出了一种新的指纹识别技术。这种技术不仅可以通过指纹识别出犯罪嫌疑人，还能识别出犯罪嫌疑人的手指作案时曾经接触过什么，比如药品或爆炸物。虽然犯罪分子可以通过各种手段销毁作案时留下的指纹，但是他们不可能在日常生活中不留下一点儿自己的指纹。至少，在签名的时候，就会不可避免地留下指纹。就是通过这点儿“蛛丝”，利用美国最新的指纹识别技术，犯罪分子的“马迹”就显露无遗。法医最常见的能力便是进行指纹确认。联邦调查局建造了一个综合性自动化的指纹确认系统，这个系统由世界上最庞大的生物数据资料库组成。它在犯罪分子档案里收纳了4700多万犯罪分子的指纹和相应的犯罪历史。这些信息都是由各州、各地区以及联邦法律机构资源提交的。数字化指纹传输能力让各州、各地方以及在海外执行任务的军队各经授权部门将指纹传回犯罪实验室，并可以在2个小时内接收在库的犯罪分子的十指指纹及犯罪历史。

不用担心电脑被他人登录

人的指纹纹理具有断点、分叉点和转折点，这些点同时具有7种以上的唯一性特征，通常手指上平均具有70个节点，会产生大约490个数据，所以每个人的手指指纹都不相同，确保了指纹信息的唯一性。据专业机构测试，指纹技术被破解的机会只有326亿分之一。尽管笔记本可以设置BIOS开机密码，但依然很容易破解，而指纹技术可以做到“唯一性”，开机只需手指一扫即可登录，既免去了输入密码的麻烦，同时让开机保护更加高效。指纹技术还可以进行文件保护，而且在笔记本上登录网络银行，交易系统等网页时，指纹技术可实现手指扫描登录，不仅避免了记忆繁多的密码，也可避免密码记录在网页中被非法用户盗走的可能。从发展过程来看，指纹技术分为两个阶段，最初的指纹技术主要用于身份鉴定，即只负责笔记本开机保护，这种指纹技术属于光学识别系统，因而无法穿透皮肤表层，只能扫描手指皮肤表面，不能深入真皮层，这就使得识别率并不高，譬如手指有灰尘造成识别出错，而且也容易被“复制”，譬如做一个指纹手模即可通过识别系统，十分不安全。为了解决以上问题，主流笔记本通常采用了新一代指纹识别技术，不仅可实现开机保护，还提供了文件加密，应用程序控制等功能，由于采用了电容传感器技术，电容传感器发出电子信号，电子信号将穿过手指的表面和死性皮肤层，而达到手指皮肤的真皮层的活体组织层读取指纹图案，可以检测到是否是真正的手指，识别率和安全程度有了极大的提升。

识别技术篇6

关键词:票据识别;OCR;字符切分

中图分类号:TP311.52文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 09-0000-04

Research on Automatical Cheque Identification Technology

Lin Zhaozong

(Guangdong Electric Power Industry School,Education&Training Center of Guangdong Power Grid Corporation,Guangzhou510520,China)

Abstract:In this paper,bank notes automatic identification technology and its progress are discussed.Automatic identification system is mainly the construction bills,including the scan input module and the Identity Module.OCR paper describes the application of automatic identification system to introduce some of the latest bills recognition algorithm. General Notes recognition system are mainly in the character segmentation method,based on characteristic line of the bills seized recognition algorithms and drip method.

Keywords:Identification notes;OCR;Character segmentation

一、概述

现代社会的各种商业活动,特别是银行方面,广泛使用各种票据,特别是支票的使用更加广泛。随着现代社会的发展,人们越来越多的使用支票来代替现金进行消费和结算。支票的广泛使,必然导致支票的存储、管理以及支票信息的查找变得愈加难。计算机逐渐普及,使得使用电脑管理支票成为可能,但足人工输入支票信息需耗费大量的时间和人力,因此没计一个智能系统自动识别支票,从中提取有用信息,并按照一定的分类规则保存到数据库提供用广大用户检索查询,最大程度上减少用户的工作量就显得很有必要。在这些工作的整体规划中,基础是票据识别系统的构建。前提是OCR技术的保证。关键是票据识别算法和规则数据库的优化。

票据识别系统主要由两个模块组成。如图(图1-1)所示。

主要的任务一个是依据OCR技术,将所要识别的票据图像化,并抽取其中的信息。另外一个是将提取的信息放入数据库,再根据相关的算法进行识别。

二、自动识别系统构建

识别模块中,其过程模块又可以细分。如图(图2-1)所示。

图像预处理模块对从扫描仪输入的票据图像进行二值化。版面分析模块从图像中抽取需要的图像,去除噪音。字符识别模块对图像进行识别。信息分类模块在关键字和规则数据库的约束下,对识别出来的数据进行分类,并对信息不全和个别错别字进行自动纠错。修改编辑模块对照输入图像和识别结果,进行手工修改纠错。

版面分析模块是指对于读入的票据图像进行版面分析,包括倾斜校正、去除噪音、抽取信息区域、切分文字行等。对于简单的文档版面分析,很多文献都提出了比较有效的方法,但是对于复杂的版面,特别是像票据这样的手写体和印刷体混排,噪音干扰较强,同时又存在着大量的背景图案和底纹的特殊版面,上面这几种方法都很难取得好的效果,表现为不能有效切分手写字和印刷字,不能从背景图案和底纹中抽取有用信息。

票据识别模块对提取的信息进行行效的识别。对于中文、英文字符的识别,很多文章都提出较好的方法,并且也已经有成熟的软件产品和工具包可供使用

信息分类模块是指在识别后对所得到的文字信息进行分类,分别归入所属的域中,同时对错误字符进行纠正,最后存入数据库。一般英文支票印刷字体的信息域包括姓名、地址、银行账号等。

字符识别工具包并不能准确识别所有的印刷字,而且加上版面噪音的干扰,实际识别后得到的信息域往往不完整,如何利用规则数据库中的信息结合识别后的结果最大程度使所需域中的信息得到完整是系统中的难点。

经过前面的处理后,在后面修改编辑模块中只需要编辑或补充少数几个字符就能得到完整的域信息。

修改编辑模块利用简单友好的操作界面对识别结果手动进行编辑,这对于实际的系统应用足非常必要的。

三、OCR的使用与发展

OCR技术是一种通过扫描等光学输入方式将各种票据文字信息转变成图像信息,再利用计算机的文字识别技术对图像进行识别,最终获得图像上的文字信息的技术。在票据自动识别系统中,这是系统工作的前提条件。OCR的质量直接影响了后续的各个流程的表现。

在输入图像之后,识别系统有三个小步骤需要进行,来对图像进行处理。第一,是识别区定位,确定需要识别的区域。第二,是将目标区域的图像进行切分,输出单个的字符图像。第三,将单个的字符图像进行识别,转化为对应的文字。

在一般的银行票据中,如下图3-1所示:

第一步骤,我们知道待识别区域主要有日期、账号、身份证号、金额等。

其中:第二步骤是能否准确识别字符的关键。观察一般的银行票据。我们发现其中的需要进行字符切分的区域一般是三种情况。也就是带方框的字符、带下划线的字符和无背景图案字符3种。如图3-2所示:

分析票据3种待识别区域可知,由于带方框字符的方框对于切分提供了较多信息,因此对于带方框字符的切分应充分利用方框所提供的信息;而带下划线字符图像中下划线对于切分基本上提供不了什么信息,因此对于带下划线字符应考虑先去掉下划线,再将其看作无背景图案字符进行切分。对于3类待识别区域,其切分方法主要有两种:对于带方框字符采用基于改进的图像分割的分裂一合并模型的字符切分算法;对于带下划线和无背景图案字符采用基于线性规划的切分方法。

(一)基于改进的图像分割的分裂一合并模型的字符切分算法

对于带方框字符,由于图像中方框的上下横边的水平方向的投影具有十分突出的两个尖峰,因此,首先将待识别区域进行水平方向的投影并分析投影计算出上下边框的位置,通过图像处理技术去掉上下边框并保留字符笔划与边框的交点。同样,方框中的多条竖边的垂直投影会产生间隔距离相等、高度相等的一系列尖峰。因此,将待识别区域进行垂直投影,分析投影可计算出每条竖边的位置。记录下这些位置信息,并通过图像处理技术去掉竖边框同时尽可能保留字符笔划与边框的交点。

通过两次投影,可以计算出平均字符宽、平均字符高、平均字符间距等参数,并且通过去掉方框得到了没有边框的字符图像。接下来应用分裂合并算法进行切分。分裂合并算法是在分裂一合并一再分裂的模型上对图像进行逐步求精的一个过程。改进的分裂合并算法主要包括以下3个步骤:

1.通过图像连通域分析求得基本部件,并根据基本部件估计新平均字符宽。

2.利用求得的特征参数进行部件的合并,合并完成后对参数进行2次估计。

3.根据合并结果和估计的参数值指导对粘连块的分裂。对粘连块的分裂需要用到多种图像分割技术,比如用以边缘检测的2次差分函数,或者水平细化、轮廓跟踪等。

大多数情况下,在2次分裂后就可以取得较为满意的结果。如果2次分裂后产生一个字的部件与另一个字粘连的情形,可以考虑使用再次合并。

(二)基于线性规划的切分方法

对于带下划线的字符,由于下划线基本上不能提供字符切分所需的信息,因此应先通过图像处理去掉下划线,再将其视为无背景图案字符进行切分。通过计算其特征参数。1.笔划宽度T。2.字符倾斜度。3.平均字符宽w。再结合代价函数。就可以对字符进行切分。(注析)。

另外对于票据的观察,我们知道在票据中,有许多的直线分割各个区域,因此,专门针对直线,提出如下的一些算法来处理版面中的问题。

一幅图像CI(i,j)可以看成一个二维矩阵,直线

L={(i1,j1),(i2,j2),...,(ik,jk∈CI(i,j)

是图像Cl(i,j)的子集.票据图像中的直线具有以下特点:

1.票据图像中主要直线长度一般较长。

2.直线大多为多像素宽,一般有4-9个像素;(这里,以在实际使用中常用的扫描分辨率15Odpi为例)。

3.直线种类多,包括:实线、虚线、连续线、断续线;图像如图1所示.票据图像中的找线算法应该满足以下要求:

(1)能找多像素宽的线,因为多像素宽的线由于扫描误差会表现为一组短直线,因此要求能够把这组短直线拟合成原来的直线。

(2)能够连接由于扫描误差产生的断线。

(3)找线速度快,准确。另外,由于图像扫描过程中的偏差会造成图像倾斜,产生杂线,还有汉字、手写符号中的长线也会构成杂线,这些都会增加在票据图像中找特征直线的难度,因此要求找线算法必须具有一定的容错能力.直线是图像信息的重要组成部分,因此在图像中提取直线的研究引起了人们的高度重视,近1O年来出现了很多在图像中提取直线的算法,这些算法各有优缺点.基于Hough变换的优点是抗噪性能较好,且能连接共线的短直线,其缺点是参数难以选择且计算复杂,提取直线的分辨率较低。启发式连接算法的最大问题是,对边缘检测的结果比较敏感且容易产生断裂的短直线.Bolt等人提出的层次记号编组法能连接共线短直线,它的缺陷与Hough变换有些类似,如参数难以选择、分辨率低等.本文根据票据图像中直线的结构特点,设计了一种适用于票据图像中直线搜索的算法

在切分字符的功能模块上,由于版面的信号干扰有时候是出人意料之外的,例如由于多个印章的重叠使得某个识别区域背景色与前景色混合得无法区分,这时候,无论算法多好,都有可能会出现某个区域无法准确识别的问题。但是支票是大量使用,在使用自动识别系统的过程中积累了大量的数据,通过直方图,我们可以采用一定的算法,得出那些地方是水平线,那些地方是由于印章等造成的信号干扰。11

四、提高识别率

由于OCR技术本身的局限性,利用字符识别模块对信息区域字符进行识别,往往不能得到完整的文字信息,总是存在着这样那样的字符不能被识别的情况。所以在对信息进行分类之前,需要对这些不能识别的字符进行补充和完整。但是要对这些字符进行补充和完整,又需要先对这些信息进行分类,然后将姓名、地址、邮编等已知的信息和规则数据库中的信息进行匹配,根据这些已知的信息将缺少的信息补充完整。以上过程可用图4-1所示。

在信息分类器的发展中,一个是研究更复杂的分类器,另一个是通过融合一些已有的简单的分类器,来达到提高识别率的目的。下面介绍的就是多分类器融合的一些进展。

多分类器融合算法包括两个基本途径:多个分类器的融合,也就是将每个分类器的输出结果按照特定的融合规则进行融合来得到最终的分类结果;动态分类器选择,也就是对于特定类型的待识别模式动态选择最有可能分类正确的分类器进行分类。

分类器有一种是以方向元素为特征的最小欧式距离分类器,另一种是以标准数字样本为模板的模板匹配分类器。

利用多分类器融合方法来提高字符的识别率。通过选择合理的融合方法,获得了单个数字字符识别率99.527%的高识别率。在单个字符高识别率的基础上,针对银行票据识别系统对识别结果无误识的要求,运用多区域多内容冗余校验的方法对票据中不同部分的内容进行比对。多区域多内容比对通过的票据的识别结果完全正确,无误识,保证了识别处理结果的充分可信赖性。

另外一种提高自动识别率的方法是是将多分类器融合与容错技术相结合,如图4-2所示。

通过对多分类器融合之后的数据,再进行容错技术的纠正。可以进一不提高票据自动识别系统的识别率。

经过容错技术改进的票据自动识别系统,能够提高系统的识别率。

五、展望

在OCR中,现在把纸质文字通过扫描转化为电子文本已经并非难事,当然其前提是用扫描仪先将图文资料和文字资料进行处理,然后再输入计算机进行编辑。

但是基于传统OCR技术的扫描仪功能的单一、应用及携带不方便等弊端日益凸现,这致使人们无法实现随时随地采集文字图像,已成为OCR技术广泛普及应用的主要障碍之一。

与此同时,数码相机、摄像机、PDA、拍照手机正在进入寻常百姓家。利用这些设备拍摄的自然视觉图像与扫描仪扫出的图像不同,它往往会有焦距变化、角度形变、光线变化、背景变化等多种复杂情况出现,因此需要借助超越传统扫描仪的OCR新技术来实现这些图像的识别。

用户利用数码相机、数码摄相机或手机等设备把文章或资料拍下来之后,就可以把这些数字图像资料传入电脑,然后再通过相关识别软件,即可变成可供编辑、使用、保存的文本资料。

数码相机同扫描仪一样都是输入产品,都有信息采集的功能。目前很多用户对数码相机的应用还仅停留在拍照片,但实际上它更大的应用价值却是信息的采集,这一功能之所以没有得到广泛应用,关键就是缺乏相应的软件配合。此外,视觉图像文字识别系统还可以通过嵌入技术与拍照手机、PDA等设备亲密接触,同样轻松实现“识图认字”。

六、结束语

本文对票据自动识别系统的构建进行讨论,提出了系统的各个功能模块。系统能对一般的票据具有较高的识别率,同时提供简单的信息编辑界面,对于少数识别错误的字符用户可以手动进行改正。

针对系统中使用到的OCR技术,讨论对于图像识别中所采用的步骤和算法。这些算法在实际的应用中都有比较好的表现。针对系统应用的背景是银行等金融系统,对于系统的识别率高和出错率低的严格要求,进一步介绍了一些措施和算法,如多分类器融合以及容错技术等等。

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识别技术篇7

说到生物测定学，普通人基本就一头雾水，资质高的或许能想到DNA检测什么的，其实好莱坞大片里常出现的指纹识别、视网膜识别等都属于这个领域。可这些传统的生物测定方法却有个致命的缺陷，它只能对罪犯的身份进行辨认，而不能主动搜索罪犯。至于发通缉照这种小儿科手段，在能把怪兽变成仙女的化妆术面前，简直不堪一击。不过最近印度科学家发明的步态识别技术，可就没那么容易对付了。

来自印度VidyaVikas工程技术研究所及S.J工程学院的研究人员表示，每个人的步态特征、行走方式等生物学特征有很大的不同，即使化妆改变了外貌，但走路的习惯却很难改变。只要对人的行走特征进行仔细观察和综合分析后，就能轻易地辨别出不同个体。为此，研究人员建立了一套步态识别系统，它能从公共摄像头中拍到的犯罪嫌疑人的影像中读取各种数据，比如行走动态轮廓、步行姿势、身高体重等关键特征，然后通过计算获得更为详细的行走数据，比如合理的步行力度、身体角度改变区间等，影像资料越多，数据准确率就会越高。只要将这套系统和机场、车站和码头等重要场所的监视摄像头相连，即使在很远的距离也能辨别嫌疑人的身份，这是传统的指纹、视网膜识别技术所做不到的。

不得不说当真是个累人的差事，为了逃避追捕，不但要会伪造护照，今后还得去练练瑜伽，参加点体姿培训什么的了。

识别技术篇8

1指纹采集和处理

目前指纹光学采集技术已十分成熟且使用广泛，其具有使用时间长、温度变化适应能力强、分辨率高和价格便宜等特点。企业大部分购置笔记本电脑办公，且多数配备指纹识别器。对于未配置指纹识别器或台式电脑也可通过配置外置USB指纹识别器（或指纹采集仪）来实现指纹数据采集和识别。在首次登录访问受保护的信息系统时需要完成用户注册，注册过程需采集用户指纹样本信息，并将用户帐号和指纹样本信息进行关联保存到指纹数据库中，以便身份鉴别匹配时提取指纹样本。为了提高方案的可用性，避免因个别手指损伤而导致不能正常通过鉴别登录信息系统，一个用户帐号可同时绑定多个手指指纹样本信息。在注册和登录时通过指纹识别设备采集的指纹为指纹原始图像，需经过专业的指纹图像处理技术处理以提高指纹图像质量和数据准确性。目前国内外主要的指纹图像技术处理包括指纹图像增强、指纹图像平滑处理、二值化处理和细化处理等步骤。

1.1指纹图像增强处理指纹图像增强处理是指纹识别非常重要的过程，其效果的好坏直接影响指纹特征提取的正确性。该过程目的主要针对因手指损伤引起的脊线中断和汗、水渍等引起的脊线谷线不明显、脊线粘连、污迹等问题，利用指纹图像增强算法消除脊线中断，增强指纹脊谷对比度，使得指纹图像更加清晰，提高指纹特征值提取的准确性。

1.2指纹图像平滑处理指纹图像平滑处理是从指根据纹图像的纹形特征,分析指纹图像的灰度分布规律,通过基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法处理，让采集到的指纹图像脊谷线灰度级变得均匀一致。

1.3指纹图像二值化处理通过指纹识别器采集到的指纹图像中，各象素的灰度是不同的，并按一定的梯度分布。指纹图像二值化处理是指通过设定灰度级阈值，判定指纹图像上的像素是不是嵴线上的点，将灰度指纹图像变换为由0和1表示的黑白图像。指纹图像二值化后，可大大减少数据量，并可简化指纹图像细化处理。

1.4指纹图像细化处理指纹图像细化处理是将指纹嵴线的图像宽度降为单个像素的宽度，得到指纹嵴线的骨架纹形图像的过程。这个过程进一步减少了指纹图像数据量，清晰化了嵴线形态，方便对指纹特征提取，并提高特征提取的准确性。

2指纹特征的提取和匹配

指纹图像经过技术处理后下一步进行指纹特征提取，指纹的验证匹配过程是通过对比指纹特征来完成，本方案核心就是通过指纹的验证匹配过程完成用户身份的鉴别。指纹识别技术定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。在考虑局部特征的情况下,只要满足13个指纹特征点重合,就可以认定为同一个指纹。指纹的总体特征包括:纹形（环型,弓型,螺旋型）、模式区、核心点、三角点、式样线、纹数。指纹的局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点,包括:特征点的类型（脊端点、分叉点、歧点、孤立点、环点、短纹）、方向、曲率、位置。基于指纹识别技术的身份鉴别系统核心为指纹图像特征提取，在所有指纹的局部特征中脊端点及分叉点(图3(b))是指纹细化图像的主要特征，本文利用这两种主要特征创建指纹特征向量。经过二值化后的指纹图像像素点的灰度值只有（0表示背景点灰度）和（1表示纹线点灰度），假设被检点为P，其相邻的点分别由P1，P2…,P（8图3(a)）表示，则可通过3×3的向量组记录被检点P的8个相邻点灰度值，设Cn(P)为交叉数，Sn(P)为像素8相邻纹线点数，根据3×3的向量组计算交叉数的公式为。具体的算法为：(1)以被检测点P为起点，对P的8个相邻点沿指纹脊线进行搜索，当公式计算结果满足脊端点与分叉点判定时（图4）分别进行标记；(2)以同样的方法对步骤（1）中已标记的点的8个相邻点进行计算标记，直到所有的指纹像素点完成标记或无法再组成8个相邻点向量组。系统终端在采集到指纹图像后处理并提取指纹特征，根据指纹特征分类分析并记录相应的特征数据，指纹特征数据在注册过程中将作为指纹样本保存到指纹数据库。在用户登录受保护的信息系统时，采集的指纹经过特征提取后和保存在指纹数据库中的指纹特征样本进行逐项对比，通过用户身份鉴别的方可访问信息系统。

3指纹信息加密传输和存储

系统终端采集到的指纹信息在经过提取指纹特征后，指纹特征信息需经过网络传输和指纹样本保存完成注册和指纹身份鉴别。在指纹特征信息传输和存储过程中存在一定的安全隐患，为了防止指纹信息被窃取或恶意篡改，本文增加了加密解密模块加强用户指纹信息的安全性和保密性。本方案中采用RSA非对称公钥加密技术，该方式不需要进行密钥传递，极大的保证了密钥的安全。所有经过网络传输的指纹信息都经过了RSA加密技术加密，且指纹数据库中保存的也是经过加密后的指纹信息。

4双重身份鉴别流程

本文提出的基于指纹识别技术的双重身份鉴别方案中对于指纹的使用主要分为2个场景，用户指纹信息注册和用户登录系统指纹鉴别。因用户指纹信息注册较用户登录指纹鉴别流程简单，固不再阐述。用户登录系统指纹鉴别流见下图：(1)用户在终端输入用户信息：用户账号、静态密码和指纹信息；(2)指纹被采集后经过指纹图像处理，然后分析指纹特征信息并完成指纹特征信息提取,最后对指纹特征信息进行加密；(3)系统客户端向应用服务器发出登录信息请求，携带经过加密后的用户信息和指纹信息；(4)应用服务器收到登录请求后直接向指纹鉴别服务器发出鉴别请求，携带加密的用户信息和指纹信息；(5)鉴别服务器收到请求后对用户信息进行解密，根据用户账号查询指纹数据库和用户账号绑定的指纹注册样本。首先对用户账号和静态密码进行验证，完成第一次鉴别。然后解密用户注册的指纹样本并逐一和请求的指纹特征信息进行匹配，完成第二次鉴别。两次身份鉴别通过后响应应用服务器通过身份鉴别，同时保存用户登录日志到数据库；(6)应用服务器收到身份鉴别通过响应后通知系统终端并允许登录。

5安全性分析

在未具备双重身份鉴别能力的系统中，使用静态密码登录存在密码被窃取或泄露的风险，系统会被恶意操作或信息泄露。本文提出的双重身份鉴别采用了生物识别技术，利用了指纹识别的方式完成用身份鉴别。因人体指纹的生物特征具有稳定、唯一和准确等特性,以及指纹具有易携带、易采集、不易丢失、不可复制等特点，可百分之百的对用户身份进行鉴别，同时保存的用户登录指纹日志可作为不可抵赖证据。所有用户指纹信息的传输和存储都经过加密处理，确保了用户指纹信息不被泄露和窃取。

6结论

识别技术篇9

【摘要】静脉识别技术是生物特征识别领域一种新兴的识别技术，由于其具有难盗取、必须活体采集和识别等特点，已经成为研究的热

>> 人工智能及识别技术的应用研究 车牌识别关键技术的应用研究 物联网与射频识别技术应用研究 指纹识别技术及其应用研究 射频识别技术在高校实验设备管理系统中的应用研究 射频识别技术在零售企业中的应用研究 数据挖掘技术在虚假财务报表识别中的应用研究 生物识别技术在金融、电子商务中的应用研究 图像识别技术在录播系统中的应用研究 指纹识别技术在实验教学中的应用研究 生物识别技术在银联业务的应用研究 基于波形识别技术在电压表中的应用研究 声纹识别技术在调度录音分析的应用研究 图像自动识别技术在无损检测中的应用研究 射频识别（RFID）技术在学校学生管理中的应用研究 基于计算机视觉的人脸识别技术应用研究 无线射频识别技术在医疗管理系统中的应用研究 基于图像处理技术的蚕蛹性别识别应用研究* 互联网金融背景下的人脸识别技术应用研究 视频识别技术在高校校园交通安全管理中的应用研究 常见问题解答 当前所在位置：l#007.

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识别技术篇10

关键词：图像识别技术；卷烟库存管理；应用分析

近些年，随着科学技术的不断发展，关于图像识别技术这一类的应用，也逐渐开始与社会需求相匹配，如在库存管理中应用图像识别技术的研究开始增加，并且也得出图像识别技术在一些场合的管理价值，可以说，随着时代的发展，图像识别技术将展现更大的潜力。

1图像识别技术

1.1概念

图像识别技术是基于图像识别概念应运而生的一种时代产物，其中，关于图像识别概念的分析，依据相关的文献以及实际的理解，图像识别其实就是一种利用计算机功能而开展的对相关图像的一种处理、分析、理解以及应用的过程，以达成对各种图片的识别，并创造不同的模式进行目标分析和对象研究技术。换言之，图像识别的概念也是与其技术相辅相成的存在。

1.2技术特点

信息化。图像识别技术是信息化、数字化时代的一种现状回应，其出现的原因主要是帮助人类更好地完成工作，实现技术管理上的突破，以达到高效的速率，促进整体工作过程能更加经济运行的技术进步要求。从信息化本身的特点来看，图像识别的信息化其实指的是依据信息为基础的模型构建，从而实现的智能化管理的一种方式，也就是说，信息化其实是大数据的一种集合形式，需要依靠大量数据为基础的模型构建与管理模拟。除此以外，由于图像识别技术的实现是依托于计算机的，因此，在提到其主要的特点，就不能忽视计算机技术的内涵，即信息化，而这也是图像识别技术信息化特点明显的一个原因。机械化。图像识别技术本质上是数据的处理技术，并且是有基本算法组合而成的计算机技术，如果明白计算机的另一个特点，即机械性，对于图像识别技术就能够有更进一步地理解。对于图像识别技术的机械化特点而言，重点应当注意的是其在应用过程中的一点，按照通俗的语言来说，就应当是重复性与准确性。要知道图像识别技术并不像人工识别技术那样，依托于人力来做出主要的判断，其技术的应用是十分客观的，且有保证的。可以说，这些优势之处，大部分就是来自于图像识别技术中有关机械化的特点。智能化。对于前面提到过的关于信息化与智能化的关系，从图像识别的发展过程来看，可以这样的解读，即如果说信息化是依据时代现状而反应一种的特点，那么智能化就是实现信息化过程的必然发展。简而言之，主要表达的就是智能化是图像识别中基于信息化特点的衍生，突出的是时展的需求，明确的是社会变革的内涵。因此，对于图像识别技术的智能化理解，就不能仅仅局限于特点这一要素来进行思考，更是应当从现实的情况出发，从更宽广的视角出发，看见智能化的优势与前景，从而知晓图像识别技术应用的重要性。除此以外，智能化还强调“智能”这一特点，什么是“智”，这一个形容通常是应用于人类身上的，而现在这一字却同样可以体现在图像识别技术上，足以说明图像识别技术的成熟，特别是在信息的处理上具有人类的智慧，能够依据指示，实现信息管理的智能化发展。

2图像识别技术应用

2.1卷烟鉴别管理

依托图像识别技术的数据收集功能与图像处理功能，在卷烟库存中应用图像识别技术就可以从卷烟的鉴别管理中，也就是分板块、分区域的管理中，实现人工技术上的智能化管理。针对人力管理中的不足之处，提出图像识别技术进入烟卷库存管理的想法，就是基于图像识别技术的实时性，其能够跨国时间和空间实现无差别管理的一种模式特点。例如，如果能够在卷烟的外箱中作出一定的标识，这一种表示能够被计算机的图像识别技术所捕捉，就可以建立计算机网络视域下的卷烟库存管理模式的机械化鉴别模式，让机器代替人力，实现更全方位、更精细化的卷烟库存鉴别的管理。如果能够进一步提升图像识别技术的应用，还可以进行纠错处理，对于出现的卷烟库存放置错误等一系列的相关问题，都可以依靠图像识别技术进行自动化的检测，实现错误处的标识与警示，促进卷烟库存管理的规范性以及合理性，实现图像识别技术下的智能化、自动化的动态管理。例如，在不同类别卷烟入库与出库的管理中。针对卷烟的鉴别就可以应用图像识别技术替代人工识别，在相同品质、材质的卷烟中，使用图像分类的方式进行种类的区分，把相关的数据读入图像识别的计算机管理器中，通过安装摄像机读取图形，连接内部传接点，实行图像信息的交互，使得图像能够被计算机鉴别出来，这样可以有效地减少人工入库与出库管理过程中所造成的人为误差，实现入库与出库管理时间效益的发展。

2.2人员监督管理

人员的管理作为卷烟库存管理中较为重要的一环，一直以来都是需要探讨的要点，对于人员上的管理，传统的管理一般是按照内部监督、过程记录以及专项检查这一些方式展开的监督管理。从发展的角度来看，现阶段的人员管理方式其实是比较落后，且不太符合新时期大规模情况的卷烟库存管理的。因此，如果能够针对这一问题，引入图像识别技术的辅助管理功能，通过对人像的识别作用，展开定时、定点的人员管理模式，就可以从人力资源的源头进行管理层面上的革新，实现基于图像识别技术情况下的人力、资源一体化的管理模式。其次，库存的管理一般还涉及到入库和出库货物人员安排问题，而如何详细地了解这一过程的实施情况，就可以从图像识别技术的管理功能上作出考量，通过对人员图像的移动情况，构建基本的路线模型，实现这一类管理的有效监督。例如，在监管人员的管理中，可以在库房入口处安装相应的图像识别机器，在库房内部的不同位置，设置图像识别点，通过图像识别技术的人脸鉴别，录入每一位员工的图像，以确定相应的身份，然后就可以根据不同的责任，划分管理的范围，把图像识别点，根据时间、地点的不同，让员工进入相应的地方工作，让图像识别技术监控每一位员工的实时动态，以保证人员管理的有效性。

2.3库存数据管理

数据管理作为一种从直观层面上的分析形式，是图像识别技术的一种优势功能，特别是对于库存量的流动情况的分析，就可以通过全方位安装图像识别仪器，实现多维度多角度的数据统计，并且借助图像识别技术的数据处理功能还能够实现数据的分析与模拟，通过构建可视化的信息图像，来更生动地从数据上反映实时的库存管理。其中，对于卷烟库存的分类统计而言，就可以借助图像识别技术，依据事先的图像编码，让计算机依据不同的需求，实现对不同数据的分析，把统一的数据按照一定的分类标准，做出归纳与整理，简化管理的效益研究。换言之，就是让卷烟库存数量的分析，不仅仅是能够在数据上达到一定的准确性的指标，更是能够在分析水平上，达到精确度的指标。除此以外，通过图像的识别，把图像应用图像识别技术转换为有利的数据形式，也是图像识别技术能够提供的一种管理优势。例如，针对卷烟库存数量的确定与检测，就可以实现机械化的读取方式，通过图像识别技术，开启自动化的扫描，在规定的时间与空间内，读取相应的信息，整理为有效的数据，为卷烟库存的数量管理提供更为直观与准确的数字信息。其次，图像数别技术可以检测库存的数量的利用空间，通过设定图像的关键点，读取实际场地的空间情况，使得管理人员对于库存场地内部的情况能够及时掌握。

2.4场地安全管理

安全管理作为卷烟库存管理的重点建设项目，考虑到实际管理的需求，就可以从防火、放电等方向应用图像识别技术。例如，如果在卷烟库存的某一区域，发生了意外火灾事故，由于卷烟本身的易燃性，对于火灾这一类意外事故而言，就会造成事故的持续性蔓延。因此，这个时候如果能够快速地、第一时间就能够得知火灾事故的发生，就能够在短时间内实现火灾事故的救援。而这主要就是依靠图像识别技术中，关于特定图像的警报功能，即通过设定相关的火灾事故现场图像，让计算机能够根据图像的特点，快速识别出事故发生，达到通告的目的。所以，图像识别技术如果能够有效利用于卷烟库存的管理体系中，就能够从人力难以到达的角度，实现对库存安全性的综合管理。例如，对于一些设备故障的发生，如果产生化学气体、可见光等能够被图像识别技术检测出来的物质，就可以通过警报模式与图像识别技术的联通管理，实现危险事故及时上报的作用。特别是针对一些突发事件，结合图像识别技术的实时监控，可以建立网络管理的模式，对场地现状分等级制定安全指标，一旦有相应的不良情况，就可以通过图像识别技术的抓拍等图像处理，直接上报管理人员，促进卷烟库存管理的安全性。

3结语

由于图像识别技术是时展的产物这一特质，其实就奠定了图像识别技术在应用层面的广度、宽度上的价值。对于人力管理的局限性而言，合理地结合图像识别技术这一系列计算机智能化管理的技术，并且适当地应用于管理中，其实就是对传统管理模式的一种革新，更是延续管理效率的一种可行性发展。

参考文献

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