生物特征身份认证识别系统通过鉴定

由清华大学丁晓青教授组研制的TH-JD系统多模式生物特征（人脸笔迹签字虹膜）身份认证识别系统日前在京通过教育部组织的专家鉴定。鉴定组认为它能够实现在复杂背景下的图像和视频人脸自动检测、识别和认证，在人脸、笔迹、签字、虹膜的识别认证技术上取得了重要进展，     

图像序列中车牌字符识别的新方法

提出了一种图像序列中车牌字符识别的新方法。由于实际采集到的单个车牌字符不仅信息量少,且往往会发生偏转,因此直接识别比较困难。本文的算法首先用训练图像的Zernike矩构造出不同类字符的特征子空间,然后通过连续多帧字符图像的特征向量向子空间投影的方法对字符进行初次识别;Zernike矩具有旋转不变性,因此对旋转相似字符识别率不高,通过采用拆分的方法对这些字符进行二次投影,可以准确的将它们区分开来。实验表明Zernike矩对噪声具有鲁棒性,用它作为字符特征能得到较好的识别效果。     

步态识别方法分析与研究

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,它是通过人的走路方式来识别人的身份,现已在计算机视觉研究领域形成一个关注点。本文结合我们对步态识别的研究,对各种步态识别方法的特点进行了分析,有助于研究者对步态识别这一新的研究领域有一个总体认识和了解。     

基于多特征联合的多目标识别算法研究

针对生产线上多个手机膜同时出现在视野内时识别准确率较低的问题,提出一种基于多特征联合的多目标识别算法。该算法首先对相机采集到的图像进行预处理,得到目标的二值图像;其次,对其进行连通域标识得到若干个待定目标,并根据单个目标的面积排除一些非真实目标;然后对所得到的真实目标进行聚类得到若干类目标;最后从得到的每类目标中选取一个目标进行特征提取并与标准模板进行匹配,从而确定每一类目标的类别。结果表明,该算法对多个手机膜的识别是有效的。     

车牌识别中全局阈值的优化选取

文章提出了一种可用于车牌识别全局阈值的优选方法。运用多元线性回归方法,对影响阈值的各因子进行分析,初步建立了阈值优化模型,克服了以往主要靠经验来选择阈值而导致的阈值适应范围窄的缺陷。利用该模型计算出的阈值进行图像分割,可以满足工程实用。     

直方图的方法在车号识别处理中的应用

车号识别的实现分为三个部分：车号图像的提取、图像处理和车号识别。车号在经过模数转换将图像转换成计算机可处理的数字信号后,再利用图像处理数学方法对图像进行分析、计算,将要识别的车号从图像中提取出来。这里主要采用直方图的方法确定图像灰度的分界值,进而达到对图像进行分割。为车号数字识别处理作好准备。     

论企业竞争优势的识别

企业在激烈的市场竞争中要能获得生存和发展,必须构建符合本企业自身发展特点的竞争优势。本文通过分析竞争优势的来源、企业识别竞争优势的必要性,提出识别竞争优势是一个受多种因素影响的动态的过程,这一过程中包含明确客户需求与产品定位、扫描行业环境、明确本企业的优势与劣势、识别对手的竞争优势。为企业在市场竞争中如何识别竞争优势提供了一个参考。     

基于Zemax的虹膜识别手机镜头的设计研究

本文基于Zemax的软件以及虹膜识别技术,设计出一款可以实现高品质虹膜识别的手机镜头,选用了光学塑料K26R作为原材料,由四个八面偶次非球面构成,通过不断优化和调整,系统像方F数为2.4,总长度为4.15mm。最小相对照度大于82%,系统的场曲最大值为20μm,远小于毫米的量级;同时,系统的光学畸变小于1%,达到了0.5%,系统的光照均匀度相对较高。通过图像质量评估和公差分析可知,该设计性能稳固可靠,成像品质优,光学畸变小,是一款品质优秀的虹膜采集手机镜头。     

论企业竞争力的自我识别

竞争是市场经济的主要特征，是市场经济条件下企业生存和发展的方式，企业竞争力是企业赢得竞争、求得生存与发展的能力，企业要使竞争力持续下去需要对竞争力要进行动态管理，即要对竞争力进行识别、保护、提升和创新，而竞争力的自我识别是这一过程的基础。本文论述了企业竞争力自我识别的内容和方法，这对企业有一定的指导意义。     

关于企业核心竞争力识别问题的思考

核心竞争力对企业而言是一个非常重要的概念。如何有效地识别何种能力对企业才是真正的核心竞争力,这是目前学术界和企业界关注的一个重要的课题。从分析核心竞争力的内涵入手,分析核心竞争力的特征、核心竞争力难以识别的原因。并提出关于核心竞争力的内部、外部识别方法。     

基于级联型组合分类器的人脸识别研究

该文提出了一种将支持向量机（SVM）与神经网络相结合的方法，得到一种新型的级联型组合分类器．此组合分类器先利用神经网络或SVM对人脸图像进行预分类，得到不同性别的两类人脸图像；然后分别针对其中某一类人脸图像进行K-I。变换以提取有效特征，再使用SVM进行细分，得到最终的识别结果．应用该组合分类器方法在本文整合得到的人脸样本库上进行测试，结果显示该方法不但可以有效地提高识别速度，而且还可以在一定程度上提高识别率，因此方法是有成效和有价值的．     

基于学习和全变分最小化的超分辨图像复原

由于全变分在图像处理中可以保留图像边缘信息，提出了一个基于学习的超分辨率图像复原方法，将全变分最小化（ TV）正则项引入到基于稀疏表示的图像复原模型中。通过引入新的变量，将本模型转化为两个易于求解的优化问题，然后采用交替迭代法对模型进行求解。同时考虑了图像的特征信息，利用图像的非局部相似性和迭代反向投影算法对复原图像进行处理。实验结果表明，提出的方法在视觉效果和峰值信噪比上优于传统的插值算法和基于稀疏表示的方法。     

基于信息隐藏的身份认证方法的研究

近年来,随着人们对信息安全认识的逐步提高,在信息系统中实现精确、快速的身份认证机制变得尤为重要。将掌纹特征与数字水印相结合的身份认证方法,可以把记录个人信息的文本数据作为数字水印嵌入到掌纹图像当中,然后利用个人信息与掌纹特征对从网络中接收到的掌纹图像样本进行双重身份认证。增强掌纹图像信息在网络中传输的可靠性和安全性,可以实现对生物信息的多重保护机制。     

征信系统纳入“虹膜”身份识别服务研究

研究发现,征信系统可以以生物识别技术为基础提供身份识别服务和征信衍生品,帮助商业银行防范身份欺诈的风险.构建征信系统“虹膜识别身份”服务功能的基本思路是:明确系统建设的目的、运行模式及信息采集范围,选取合适的虹膜信息采集设备,明确信息的采集模式及数据库产品的研发和应用方向.     

基于拓扑学识别理论的身份鉴定研究

在已有仿生模式研究基础上,提出了一种新型的鉴别方式——拓扑学识别.该识别方法在欧几里得高维空间中进行特征提取,拟建立一种单自由度神经元模型,经过高维空间训练样本后进行分类.通过实验,测试ORL人脸库与Yale人脸库中的图像,印证了该方法的可行性与优越性.     

构建中国饭店品牌的战略管理模式

在总结中国饭店品牌管理的研究和实践的基础上，提出构建以品牌资产为核心对饭店品牌进行战略管理的新模式．通过组织结构、品牌识别与定位、品牌架构、品牌的推广和传播、品牌资产评估5个步骤将新时期中国饭店品牌管理从品牌创建提升到以品牌资产为核心的战略管理的层次。     

基于BP网的手写数字符号识别

探讨了一种手写数字符号的识别方法，采用BP神经网络。利用其良好的监督学习功能进行识别．结合提取的降维数字符号特征，能较好地识别出手写的数字符号．实验结果表明。该方法简单且有较高的识别率．     

机械结构损伤识别技术的研究

结构的破损、诊断、评估和加固是机械工程中十分重要的一个研究领域，通过对损伤识别技术现状的归纳和总结，介绍了基于模态模型的解析法和基于神经网络技术的非线性映射损伤识别法，并对其发展前景进行了探讨，这对人们了解和研究结构损伤检测具有借鉴作用。     

图像检索中多个特征量的提取与比较

从不变量模型的原理出发，详细讨论颜色不变量、图像的纹理提取方法和彩色图像的梯度求解方法；应用这些方法，获取了12个特征量，并把它们应用于基于内容的图像检索系统中。通过大量实验和对不同特征量对应的检索结果的分析比较，得到了一些在基于内容的图像检索系统进行特征提取的结论：不同的检索内容需要相适应的不同的特征量；颜色量和颜色不变量的适用范围广，是很好的特征量；用从多次处理的图像中提取的特征量来检索效果较差；用多个特征量组合的特征进行检索能获得更好的检索效果。     

基于Hopfield神经网络的字符识别

噪声字符识别具有很好的应用前景，也是图像后期处理的基础。基于离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，通过修整噪声强度将0～9这10个数字和A—Z这26个大写英文字母正确的识别出来。仿真结果表明，当字符被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。